El ITA prueba en un túnel de Tenerife el demostrador del proyecto 0Accidntes

Nuestros compañeros Bruno Berenguel y Pilar Vidal, del grupo de Robótica y Automática, y Asier Juan, de Procesos de Fabricación y Energías limpias, viajaron a Tenerife para realizar en colaboración con FCC el demostrador final del proyecto 0Accidntes (CDTI).

El equipo de ITA ha demostrado en un escenario real su capacidad para integrar datos e información generados un gemelo digital que evalúa la calidad del aire y utiliza consciencia situacional compartida para la prevenir en tiempo real atropellos en entornos donde conviven trabajadores y máquinas.

El Instituto Tecnológico de Aragón ITA participa en 0Accidntes, correspondiente a la convocatoria de los Proyectos CIEN CDTI, que busca la investigación de nuevas tecnologías para la seguridad y salud en la construcción con cero accidentes.

El objetivo del proyecto es minimizar los riesgos para las personas trabajadoras durante la construcción en altura y obra subterránea. Diferentes tecnologías se sirven a través de una plataforma digital donde las empresas y equipos de PRL disponen de información en tiempo real sobre el uso de EPIs y fatiga de las personas trabajadoras, la calidad de aire en entornos de trabajo o la detección de posibles atropellos entre otras.

El demostrador tuvo lugar en las obras que está realizando la empresa FCC en el túnel de carretera de 5km que conecta las localidades de Santiago del Teide y El Tanque.

Durante el demostrador se simuló el acceso y operación de un camión hormigonera en la etapa de gunitado del túnel. Se generaron diferentes escenarios de riesgo durante el acceso del camión al túnel como cruces de personal, incluyendo bloqueos visuales para el conductor.

La sensorización del camión y de un poste ubicado en el entorno de trabajo permitió la captura simultánea de información del espacio operativo. A partir de los datos obtenidos por ambos sistemas, los algoritmos de detección y seguimiento de personas y vehículos, desarrollados por el equipo de robótica, operaban de forma multiagente, combinando la información de las distintas fuentes para construir una representación coherente del entorno. Esta percepción compartida se empleaba para la predicción de posibles atropellos de personas y colisiones con otros vehículos de la obra, generando avisos sonoros y visuales en la cabina del camión ante situaciones de riesgo.

De forma complementaria, la información generada por el sistema se enviaba a un datalake, donde se almacenaban y procesaban los datos operativos y los eventos de riesgo detectados. A partir de este repositorio, los datos se integraban en una plataforma de visualización que permitía a los técnicos de PRL consultar el estado del sistema, analizar incidentes y realizar el seguimiento de situaciones de riesgo en el entorno de trabajo.  La infraestructura para integrar y almacenar los datos intercambiados por los distintos componentes de la plataforma de evaluación de riesgos laborales ha sido desarrollada por nuestros compañeros Saúl Flores y Pilar Salvo, del equipo de Big Data y Sistemas Cognitivos, que dieron soporte remoto a la demostración.

Sistema de percepción multiagente. Por un lado, detección y seguimiento de objetos en 3D (izquierda). Por otro, el sistema de ADAS visual (derecha) para el conductor del camión, marcando posibles atropellos de personas y colisiones con  predicción de trayectorias.

En ese mismo escenario, una vez el vehículo se detiene para el suministro de hormigón, las emisiones diésel presentan riesgos para la salud de las personas trabajadoras.

En este contexto, se demostró la utilidad del gemelo digital de calidad del aire para la generación de alertas por concentración de contaminantes, la optimización de los mecanismos de ventilación y el diseño de campañas de medición para el cumplimiento de normativa en materia de seguridad y salud.

Este gemelo digital, generado con datos de simulaciones de dinámica de fluidos, produce predicciones en tiempo real de contaminantes en cualquier punto del espacio de trabajo, utilizando un número limitado de sensores físicos.

Mapas de distribución de contaminantes en tiempo real alimentado por sensores físicos.

La demostración incluyó la instalación de sensores desarrollados en ITA para la caracterización de las condiciones de operación.