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Los VANT facilitan el examen de las partes altas como el empenaje ilustrado en la fotografía.

En dos mil quince, la flota mundial de aeroplanos comercialcuenta con más o menos veintiuno,600 aeronaves. Conforme con las previsiones económicas de los estimadores, debe duplicarse en los próximos veinte años, lo que lleva a un incremento en las actividades de mantenimiento aeronáutico. Este ámbito está medrando a una tasa anual de más del cuatro por ciento . Las compañías aéreas tratan de reducir sus costos y están padeciendo una baja rentabilidad (márgenes netos de alrededor del dos,5 por ciento ). Una senda de ahorro de costos es reducir los costos de mantenimiento, que representan el quince por ciento de sus costos de operación.


Los fabricantes de aeroplanos, como Airbus, Boeing y ATR, y los organismos de certificación, como la Administración Federal de Aviación (FAA) y la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA), requieren inspecciones regulares de toda la superficie externa de las aeronaves para valorar la condición de sus estructuras. Más o menos ochenta por ciento de las inspecciones son visuales. Todas y cada una de las aeronaves son inspeccionadas visualmente ya antes de cada vuelo, como una parte de las operaciones programadas y tras acontecimientos imprevisibles como relámpagos, tormentas de granizo o bien otros daños externos. Una de las soluciones consideradas para progresar la trazabilidad de estas operaciones y para reducir costos es la automatización del mantenimiento aeronáutico y sus inspecciones visuales.


En enero de dos mil trece, el proyecto de investigación y desarrollo francés Air-Cobot empezó a desarrollar un robot móvil colaborativo capaz de inspeccionar un aeroplano a lo largo de las operaciones de mantenimiento. Llevado a cabo por el conjunto Akka Technologies, este proyecto de asociados múltiples implica laboratorios de investigación y compañías industriales, incluyendo Airbus. En dos mil catorce, en asociación con el Bristol Robotics Laboratory, la compañía aérea británica easyJet se interesó en los drones guiados por técnicos para reducir el tiempo de inspección de los fuselajes de los aeroplanos.


Después de 13 años en las oficinas de diseño del fabricante europeo de aeroplanos Airbus en los aeronaves A400M y A350, Yann Bruner, ingeniero de Mines ParisTech, apunta que los informes de inspección para el mantenimiento de manera frecuente están incompletos por distintas razones, como falta de fotografías, falta de información o bien escritura ininteligible. Considera el empleo de drones para efectuar la inspección de manera automática. Se pone en contacto con Matthieu Claybrough, que está implicado en proyectos de VANT en el Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace. Con Josselin Bequet y Alban Deruaz-Pepin, hallaron la start-up Donecle en el mes de septiembre de dos mil quince y desarrollaron una solución de inspección automatizada para aeroplanos con un enjambre de automóviles aéreos no tripulados. En exactamente el mismo año, presentan su término en el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de la ciudad de París-Le Bourget en el primer mes del verano.

Autónomo VANT de Donecle inspecciona un aeroplano.

Aunque las regulaciones y las tiempo meteorológico complican el empleo de VANT en el espacio aéreo del aeropuerto, Donecle ha escogido desarrollar una solución que funcione tanto en interiores como en exteriores. Por norma general, los VANT autónomos que vuelan al aire libre usan el sistema de geolocalización del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) para posicionarse. Mas esta solución es impensable dentro de un cobertizo debido a las distorsiones de la señal debidas a las estructuras metálicas. Para operar en los dos ambientes, la compañía emplea un sistema de posicionamiento láser para sus drones. Los algoritmos calculan en tiempo real la situación del dron en la referencia del aeroplano.


El operador humano escoge un plan de vuelo para la inspección. Los VANT despegan y vuelan autónomamente. Las cámaras montadas en VANT retratan la superficie del avión. Los algoritmos de procesamiento de imágenes efectúan la detección de zonas de interés en el fuselaje y las clasifican en defectos o bien no. Un inspector calificado puede entonces validar los informes de análisis.


Comparado con una inspección humana que requiere la instalación de andamios, el análisis completo de la superficie exterior de un Airbus A320 con un enjambre de 3 drones demora de veinte a treinta minutos contra 8 horas y moviliza a una persona contra diez a veinte en la solución tradicional. El costo de paralizar un dispositivo es de más o menos dólares americanos diez,000 por hora. Las patentes han sido archivadas.


La solución de inspección puede verse como un conjunto de sensores móviles que se halla en el dominio de Internet of Things (IoT). Desde sus orígenes en dos mil quince, Donecle se une al Connected Camp, una incubadora de empresas en este campo, situado en el IoT Valley de Labège, una urbe al sudeste de Toulouse. La incubadora facilita la busca de fondos y da ciertos equipos, como una impresora 3D. Donecle es miembro del clúster de competitividad Aerospace Valley, el clúster Robotics Place y el Hardware Club. En el mes de octubre de dos mil dieciseis, se transforma en miembro de Starburst Accelerator, la incubadora de empresas aeroespaciales más grande del planeta.

La compañía Donecle tiene una asociación con Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance.

En dos mil dieciseis, la compañía anunció una asociación con el conjunto de mantenimiento aeronáutico franco-holandés Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance (AFI-KLM E&M). Los VANTs se prueban en sus aeroplanos para contrastar el marcado y advertir defectos. Al final de esta fase de prueba y verificación, AFI-KLM y Donecle planean desplegar de forma conjunta esta solución en los sitios de mantenimiento de AFI-KLM E&M.


A finales de dos mil dieciseis, DDrone Invest, una sociedad de inversión controlada por la compañía francesa Delta Dron, invierte un millón de euros en la compañía Donecle.Con esta subscripción a un incremento de capital reservado, la compañía se transforma en accionista así como los creadores. En el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de la ciudad de París-Le Bourget en dos mil diecisiete, la start-up anuncia que está empezando a firmar sus primeros contratos con compañías aéreas y planea un despliegue comercial ya antes de final de año. A lo largo del año, la sociedad planea acrecentar su fuerza laboral y quiere atraer clientes del servicio internacionales.


En el futuro, la compañía francesa asimismo quiere ofrecer otros géneros de inspección, como el control de calidad de la pintura exterior o bien la evaluación de la corrosión. Se está considerando la diversificación en la inspección de mantenimiento con aplicaciones fuera del mantenimiento aeronáutico, particularmente en el transporte ferroviario, la construcción naval y los parques eólicos.


Navegación autónoma

Autónomo VANT de Donecle inspecciona un aeroplano en un hangar.

Los VANTs se posicionan con relación a el aeroplano con tecnología de posicionamiento láser. Esto les deja operar en áreas cerradas, como hangares, sin precisar geolocalización con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS). Los algoritmos calculan en tiempo real la situación del VANT con relación a el aeroplano. Los sensores empleados para la navegación autónoma asimismo aseguran una operación segura al eludir choques con aeronaves, personal humano y equipo.


Los planes de navegación y la cantidad de automóviles aéreos no tripulados empleados dependen del modelo de aeronave que se examinará. Un solo VANT basta para un aeroplano pequeño, al tiempo que hasta 6 VANTs se pueden emplear para un Airbus A380. Como las misiones de inspección son siempre y en todo momento exactamente las mismas, las sendas están preprogramadas en un software integrado en una tableta. Un operador humano no precisa conducir el VANT, sino solo lanza la misión y después los VANTs vuelan autónomamente alrededor del aeroplano. Generalmente vuelan a una distancia de un metro del fuselaje.


Inspección visual

El software de procesamiento de imágenes controla la calidad de las marcas normativas.

Las cámaras de alta resolución montadas en los VANTs retratan la superficie de la aeronave. Los algoritmos de procesamiento de imágenes efectúan un primer paso para advertir cualquier zona de interés en el fuselaje. Entonces se efectúa un segundo paso de clasificación para clasificar los defectos (rayo, fuga de aceite, rasguños, irregularidad de textura, etcétera) y los elementos normales de la aeronave (tornillos, remaches, cilindros de Pitot, etcétera). El algoritmo de reconocimiento se fundamenta en el aprendizaje automático desde las bases de datos anotadas de vuelos precedentes.


Los diagnósticos se ofrecen en tiempo real. Las aplicaciones incluyen detección de fallas y control de calidad de marcas normativas. Al final de la misión, se manda un informe de daños a una tableta con cada zona de interés y su clasificación propuesta. El algoritmo devuelve una tasa de confianza en su diagnóstico. Un inspector calificado examina las imágenes y valida o bien rebate los diagnósticos.


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