En un mundo donde la sostenibilidad y la eficiencia son cada vez más cruciales, FCC Medio Ambiente ha dado un paso significativo con su Proyecto PLAUSU (PLataforma AUtónoma para Servicios Urbanos). Este proyecto, que aplica la Inteligencia Artificial (IA) a la conducción autónoma de maquinaria de limpieza viaria y recolección de residuos, promete revolucionar la forma en que se gestionan los servicios urbanos.
Objetivos y financiación
El Proyecto PLAUSU tiene como objetivo principal mejorar la eficiencia y seguridad de los servicios urbanos mediante la automatización de la maquinaria utilizada en la limpieza viaria y la recolección de residuos.
Presentado al Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) a finales de 2022, el proyecto fue aprobado y recibió fondos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a mediados de 2023. Con una duración prevista de dos años, el primer hito del proyecto ya se ha completado con éxito.
El funcionamiento de la máquina de limpieza autónoma se basa en la Inteligencia Artificial
Componentes del Proyecto
El proyecto se estructura en varios componentes clave que integran tecnologías avanzadas para lograr sus objetivos:
1. Sistema de Percepción: Utiliza sensores LiDAR y GPS para la navegación autónoma, implementando algoritmos de IA tipo SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) para construir mapas digitales y posicionamiento preciso. Estos sistemas permiten a la maquinaria detectar obstáculos y navegar de manera eficiente en entornos urbanos complejos.
2. Automatización de la Conducción: El control automático de la dirección, velocidad y sentido de avance es fundamental para la operación autónoma. Además, se ha desarrollado un sistema de control remoto que permite al operario supervisar y controlar la máquina, garantizando la seguridad y eficiencia del servicio.
3. Colaboración con Operarios: El modo ‘follow-me’ permite que la máquina siga al operario sin adelantarlo, utilizando visión artificial y modelos de IA como YOLOv8 para identificar y seguir a los operarios. Este enfoque asegura que la máquina colabore de manera efectiva con los trabajadores en entornos dinámicos.
Innovaciones y Beneficios
FCC Medio Ambiente ha sido pionera en la implementación de tecnologías sostenibles. En 2017, desarrolló su primera barredora dual 100% eléctrica, y actualmente cuenta con una flota de cerca de 23.000 vehículos, de los cuales más de 4.217 tienen etiqueta ambiental Eco o Cero emisiones. Estas innovaciones no solo mejoran la calidad del aire en las ciudades, sino que también reducen significativamente las emisiones contaminantes.
El Proyecto PLAUSU se enmarca en la Estrategia de Sostenibilidad 2050 de FCC Medio Ambiente, que busca invertir al menos un 1% de su cifra de negocio en proyectos de I+D+i. Este enfoque a largo plazo refleja el compromiso de la empresa con la excelencia, la innovación y la sostenibilidad.
Desarrollo y Colaboradores
El desarrollo del Proyecto PLAUSU cuenta con la colaboración del Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA) de la Universidad Politécnica de Madrid y de Industrias González e Hijos (IGH). Esta colaboración ha sido crucial para avanzar en los objetivos del proyecto.
El proyecto está dividido en dos hitos, cada uno de un año de duración. El primer hito ya ha finalizado con resultados satisfactorios, y FCC Medio Ambiente se encuentra actualmente en pleno desarrollo del segundo hito.
Automatización y Seguridad
Las premisas de funcionamiento para la máquina de limpieza autónoma, desarrolladas en gran parte sobre la base de la Inteligencia Artificial (IA), son las siguientes: La barredora-baldeadora seguirá una ruta predefinida por el personal técnico de FCC Medio Ambiente encargado de diseñar el servicio, formada por un conjunto de waypoints (puntos de referencia) sobre una cartografía digital. Durante ese recorrido, la máquina será capaz de detectar obstáculos en la ruta mediante sensores láser LiDAR (Light Detection And Ranging, detección y posicionamiento por luz pulsada) y llevar a cabo maniobras de evitación de colisiones (frenado o esquiva, si es posible en la zona transitable). La navegación combinará posicionamiento mediante GPS, sistemas inerciales y sistemas de percepción (LiDAR). Se implementaránalgoritmos de IA tipo SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) que permitan construir la cartografía digital y la ubicación sobre la misma.
Innovación en la IA
El algoritmo seleccionado de IA ha sido LIO-SAM (Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping), el cual permite la fusión de datos recogidos para realizar la odometría y mapeo de manera precisa y robusta.
Colaboración con Operarios
La máquina deberá seguir, sin superarlo, al operario que lleve el mando de control. Se pretende desarrollar una solución que permita al vehículo autónomo colaborar de manera efectiva con los trabajadores en entornos laborales dinámicos, de manera que la máquina siga al operario, sin adelantarlo y, en función de las alternativas, recorriendo una ruta predefinida o bien la marcada por el usuario. Para ello, se dispondrá de un sistema de visión en tiempo real, sobre el que se analizan los frames y se detectan las personas.
