La sicurezza operativa dei droni è un requisito sempre più critico vista la crescente diffusione di questi sistemi in numerosi ambiti applicativi. La diagnosi tempestiva dei guasti ai componenti è fondamentale per prevenire incidenti.
In questo contesto, il lavoro che vi proponiamo questa settimana, svolto in collaborazione con l’Università di Padova, presenta una metodologia strutturata in due fasi per rilevare e classificare i danni alle eliche dei droni: un classificatore Machine Learning a bordo analizza in tempo reale le emissioni acustiche dell’elica e successivamente il drone viene indirizzato verso una stazione di terra dotata di radar per misurare senza contatto le vibrazioni del telaio determinando tipo, entità e posizione del danno.
L’articolo è disponibile qui: doi.org/10.3390/s26051429