Análisis y planificación de misiones de búsqueda y rescate en el entorno marítimo

• Eva Besada-Portas ^[1] ; José Luis Risco-Martín ^[1] ; José Antonio López-Orozco ^[1] ; Juan José Navarro-Corcuera ^[2]
  1. [1] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Airbus Defence & Space
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 8-15
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis and planning of maritime search and rescue missions
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    Las herramientas de decisión y planificación automáticas pueden aumentar la eficacia de las operaciones de búsqueda y rescate en el mar. Por ese motivo, la comunidad científica y las empresas del sector desarrollan e incorporan a sus herramientas nuevos algoritmos de modelado probabilístico y de optimización de las trayectorias de los vehículos involucrados en la misión. El objetivo de este artículo es describir las características principales de una nueva herramienta que está siendo desarrollada para este fin por AIRBUS e investigadores de la UCM, y que incorpora diferentes estrategias de evaluación, optimiza las trayectorias del vehículo con algoritmos gen éticos y el movimiento del sensor electro óptico utilizado para la búsqueda con temple simulado, y que permite al operador comparar y seleccionar la solución más adecuada en función de diferentes criterios.

  • English

    Automated decision and planning tolos can increment the effectiveness of maritime Search And Rescue (SAR) operations. Hence, the scientific community and companies are developing new probabillistic modelling and vehiche-trajectory optimization algorithms to be integrated in their mission systems. The objective of this work is to describe the main features of a new maritime SAR tool developed by AIRBUS and UCM researchers, which incorporates several evaluation strategies, optimizes the vehicle trajectory with genetic algorithms and the movement of the electro-optic sensor (used in the search) with simmulated annealing, and allows the operator to compare and select the best solutions according to different critera.