PLATINO

Plataforma HW/SW distribuida para el procesamiento inteligente de información sensorial heterogénea en aplicaciones de supervisión de grandes espacios naturales

Este proyecto propone un conjunto de soluciones que permitan avanzar en el diseño de plataformas distribuidas hardware/software para el procesamiento inteligente de información sensorial heterogénea. La complejidad del problema es cada vez mayor, especialmente en el caso de la aplicación elegida, la agricultua inteligente, donde las redes de sensores y el procesamiento de imágenes son claves. Dentro del consorcio colaboran el IUMA de la ULPGC, el CEI y el CITSEM de la UPM y el GIM de la UC.

Optimizar la adquisición de datos capturados mediante sensores hiperespectrales y fotónicos de última generación
Diseñar algoritmos eficientes para el procesado de información sensorial compleja.
Crear una infraestructura de red segura para el transporte y procesamiento distribuido de datos capturados por sensores heterogéneos.
Desarrollar tecnologías eficientes y flexibles de procesamiento de datos de acuerdo a los requisitos de los diferentes escenarios
Implementar sistemas expertos e interfaces de usuario de realidad mixta para la toma de decisiones en sistemas heterogéneos multi-sensoriales.

INVESTIGADOR PRINCIPAL

Juan Carlos López López

Jesús Barba Romero

ORGANISMO FINANCIADOR

Ministerio de Economía, Industria y Competitividad

DURACIÓN DEL PROYECTO

3 años

01/01/2018 – 31/12/2020

PRESUPUESTO

214.170 €

Nodo Sensor PLATINO

Se trata de una plataforma de sensorización abierta, basada en un dispositivo Adafruit Feather M0 y una radio LoRa (433MHz). Un panel solar medium 6V 2W alimenta una batería de Li-Po de 2000 mAh, cuya energía es gestionada eficientemente por unos algoritmos a medida.

Protocolo de Comunicación Dron-Sensores

Se trata de una plataforma de sensorización abierta, basada en un dispositivo Adafruit Feather M0 y una radio LoRa (433MHz). Un panel solar medium 6V 2W alimenta una batería de Li-Po de 2000 mAh, cuya energía es gestionada eficientemente por unos algoritmos a medida.

Compresión de información hiperespectral

En colaboración con el IUMA, se ha diseñado un componente hardware a medida que implementa el algoritmo de compresión de imágenes hiperespectrales HyLCA. Se trata de un IP optimizado en latencia y energía para la plataforma Xilinx ZynQ-7000, que es capaz de codificar en tiempo real los datos recibidos de la cámara

Rendimiento con el mínimo consumo

Soluciones hardware basadas en lógica reconfigurable como alternativa de bajo consumo al procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos. Se explora, específicamente, la viavilidad de esta tecnología para sistemas empotrados autónomos, alimentados por batería frente a las plataformas basadas en GPU.