De los retornos del radar a las decisiones seguras: Procesamiento de radar para la autonomía marítima

Vehículo de superficie no tripulado (USV) de clase X de SEA-KIT, construido para Fugro. SEA-KIT fue uno de los primeros en adoptar el procesamiento de radar de Cambridge Pixel. Crédito: SEA-KIT.

Sin un tripulante a bordo con conocimiento integral de la situación, los sistemas de sensores de los buques autónomos y operados a distancia son fundamentales para la seguridad de la navegación y la eficacia de la misión. Si bien se presta mucha atención al conjunto de cámaras a bordo, los radares y su procesamiento asociado también forman parte del sistema de sensores.

Cuando los desarrolladores especifican el radar para una embarcación autónoma, suelen prestar atención a factores como el alcance, la resolución, el tamaño de la antena y la tecnología. Si bien estas decisiones son importantes, no determinan la información que finalmente recibe el sistema de autonomía o el operador remoto. Esto último depende de la calidad del procesamiento del radar.

Un sistema de control autónomo requiere información legible por máquina; un operador remoto necesita que la información marítima se presente de la forma más clara posible para facilitar la toma de decisiones y reducir la carga cognitiva. En ambos casos, un conjunto de sensores, cuyos datos se procesan y se integran en información útil, resulta ideal.

Por qué el radar sigue siendo importante

Una embarcación autónoma puede llevar cámaras, un receptor del Sistema de Identificación Automática (AIS), receptores del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), LiDAR, sonar y otros sensores. Las cámaras ayudan a identificar un objeto, mientras que el AIS proporciona la identidad, posición, rumbo y velocidad declaradas de la embarcación transmisora. Sin embargo, ninguno de estos sistemas por sí solo ofrece una visión completa.

Las cámaras pueden verse afectadas por la oscuridad, el resplandor, la niebla, la lluvia y las salpicaduras. La mayoría solo proporciona la marcación del contacto o, en el mejor de los casos, una estimación aproximada de la distancia. Es improbable que los contactos pequeños y fijos lleven transpondedores AIS, y aquellos que sí los tienen pueden tenerlos apagados o mal configurados. Sin embargo, el radar puede operar a larga distancia en condiciones de poca visibilidad y proporcionar información precisa de la posición de contactos pequeños y poco cooperativos.

El radar no es infalible. Su rendimiento se ve afectado por la instalación, el estado del mar, las condiciones meteorológicas, el tamaño y la reflectividad del objetivo, y la configuración del procesador. El radar debe complementar a otros sensores, no sustituirlos, pero sigue siendo una importante fuente de información independiente que los sistemas autónomos no deben ignorar.

De los ecos a las detecciones

Un radar genera vídeo, ya sea en formato analógico o, cada vez más, digital. En la terminología de radares, "vídeo" se refiere al flujo de intensidades reflejadas por el radar, a diferencia de las imágenes grabadas con una cámara. Se trata de un campo de reflexiones en constante cambio, en el espacio polar.

La imagen de vídeo del radar puede ser compleja y presentar interferencias. Un buque de acero puede generar una fuerte señal de radar, al igual que un muro de puerto o un puente. Una pequeña embarcación neumática puede producir solo un eco débil, que puede quedar oculto por las olas, creando ecos marinos. La lluvia genera señales no deseadas, y las estructuras terrestres y portuarias producen reflexiones persistentes. Por lo tanto, un procesamiento eficaz es esencial.

El software de procesamiento de radar adquiere primero los datos de vídeo del radar a través de una interfaz de hardware o una transmisión de red digital. A continuación, aplica técnicas de filtrado y detección para encontrar señales que destaquen sobre el fondo.

Esto implica más que simplemente establecer un umbral único por encima del cual una señal de radar se considera un contacto. El fondo cambia con la distancia, el movimiento de la plataforma, las condiciones meteorológicas y el estado del mar. Los ajustes adecuados para aguas tranquilas pueden producir muchas detecciones falsas en caso de lluvia intensa; los ajustes que las suprimen pueden ocultar un objetivo real.

El procesamiento adaptativo responde a las condiciones locales. El umbral dinámico se ajusta a los niveles de ruido cambiantes, mientras que las máscaras geográficas reducen el procesamiento sobre terrenos o estructuras conocidas. Cuando el software lo permite, se pueden aplicar diferentes configuraciones de procesamiento de radar en distintas regiones, lo que permite una mayor sensibilidad en un canal o directamente delante de la embarcación. El objetivo es obtener detecciones útiles sin un exceso de falsas alarmas.

Detección, seguimiento e informe de obstáculos

Una vez identificada una señal significativa, las señales significativas adyacentes pueden agruparse en un gráfico (detección). Un gráfico representa una sola observación: algo de interés parece estar presente en una posición específica durante un escaneo de radar.

El seguimiento añade historial y trayectoria. El software de seguimiento compara las gráficas de escaneos sucesivos y determina cuáles probablemente pertenecen al mismo objeto. A partir de estas observaciones vinculadas, estima la trayectoria, la velocidad y la probable posición futura. Las pruebas de confianza ayudan a evitar que detecciones no relacionadas se conviertan en una trayectoria falsa.

Para objetivos pequeños, el seguimiento puede dificultarse a medida que disminuyen la potencia y la fiabilidad de la detección. Aquí es donde el seguimiento a partir de vídeo puede resultar útil; una trayectoria ya obtenida mediante métodos tradicionales de detección y seguimiento puede mantenerse durante más tiempo si se realiza directamente a partir del vídeo del radar.

Para la navegación autónoma, no siempre es apropiado esperar a que se establezca una trayectoria completa. Las detecciones intermitentes o de corto alcance de objetos como un contenedor flotante o una pequeña boya de amarre pueden generar un peligro que debe notificarse antes de que se pueda generar una trayectoria. Las detecciones de proximidad de un procesador de radar informan de los retornos más cercanos que cumplen con los criterios configurados dentro de un área definida alrededor de la embarcación.

Las detecciones de proximidad se registran con muy baja latencia en cada escaneo, a medida que el radar gira. Las zonas de seguridad pueden reflejar la velocidad, la maniobrabilidad y el entorno. Una zona de seguridad más amplia podría extenderse a mayor velocidad, mientras que una zona más estrecha podría ser más adecuada para maniobras en puerto.

Cambridge Pixel lleva más de una década proporcionando componentes tecnológicos para desarrolladores de USV y ASV, incluyendo su software SPx Server V2, que incorpora procesamiento de vídeo de radar, detección de proximidad y seguimiento para la prevención de colisiones y la navegación autónoma. Su configuración Detection Server ofrece extracción de trazas y detección de proximidad, mientras que Tracking Server añade seguimiento de objetivos con múltiples hipótesis. Los datos de obstáculos y objetivos pueden enviarse a un sistema externo de autonomía o control de embarcaciones mediante formatos como ASTERIX, NMEA-0183, TAK y SAPIENT.

Combinación de sensores

El seguimiento por radar puede mostrar que un objeto se aproxima o mantiene una trayectoria constante, sin identificarlo. El sistema AIS puede proporcionar datos de identificación que se pueden correlacionar con el seguimiento, mientras que una cámara puede ofrecer confirmación visual. La fusión de sensores combina estas observaciones para obtener una imagen más completa.

La fusión exitosa depende de la consistencia en la sincronización y los sistemas de coordenadas, así como de la comprensión de la precisión de cada fuente, especialmente en lo que respecta a la posición. Los recuadros delimitadores que definen los márgenes de incertidumbre son fundamentales para maximizar el número de correlaciones de contacto y minimizar las coincidencias falsas. Una fusión robusta es lo que transforma múltiples sensores en una imagen de navegación coherente.

Un informe de seguimiento correlacionado vincula las observaciones de los sensores individuales que lo respaldan, lo que permite al sistema receptor seleccionar información de cualquiera de las entradas. Por ejemplo, la velocidad y el rumbo pueden obtenerse del seguimiento por radar, la clasificación de objetos y la medición de rumbo mejorada de un seguimiento por vídeo, y la información de la carga del AIS.

El servidor SPx Fusion de Cambridge Pixel correlaciona los informes de trayectoria de múltiples fuentes de radar y AlS en trayectorias fusionadas únicas. Crédito: Cambridge Pixel

Integridad de la posición sin GPS

Los buques autónomos suelen depender de sistemas GNSS/GPS. La pérdida de señal es un problema, mientras que las interferencias pueden impedir una recepción fiable y la suplantación de identidad puede provocar que un receptor informe de una posición plausible pero falsa.

En zonas costeras, el radar permite una verificación cruzada independiente de las posiciones obtenidas mediante GNSS. El GPS Assist de Cambridge Pixel compara los datos de radar en tiempo real con una imagen de radar proyectada a partir de información sobre el terreno y la línea costera. Al encontrar la alineación que mejor coincide con ambas imágenes, estima la posición de la embarcación independientemente de los datos GNSS recibidos.

Si las posiciones difieren significativamente, la función GPS Assist puede activar una alarma y también generar una transmisión NMEA-0183 alternativa para proporcionar información de posición de respaldo.

La autonomía marítima segura y eficaz no dependerá de un solo sensor o algoritmo, sino de sistemas que proporcionen información independiente, oportuna y comprensible. El radar es fundamental en este sentido, pero los ecos sin procesar no son suficientes. Solo mediante un procesamiento riguroso puede ofrecer las detecciones, seguimientos y alertas de obstáculos de las que dependen los sistemas de autonomía.