Desarrollo y validación de un supervisión de control para aterrizaje autónoma de UAV basado en visión estereo.
Autoría
P.B.G.
Máster Universitario en Sistemas Aéreos no Tripulados
P.B.G.
Máster Universitario en Sistemas Aéreos no Tripulados
Fecha de la defensa
09.07.2026 13:15
09.07.2026 13:15
Resumen
Este trabajo de fin de máster aborda el diseño y validación de un supervisor de control para el aterrizaje autónomo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) basado en visión estéreo. La creciente demanda de sistemas autónomos robustos y fiables hace especialmente relevante la automatización de maniobras críticas como el aterrizaje, donde la precisión y la seguridad son fundamentales. El sistema propuesto se integra en una arquitectura distribuida compuesta por un controlador de vuelo, un computador a bordo y una cámara estéreo, permitiendo la percepción del entorno y la toma de decisiones en tiempo real. A partir de la información visual, se desarrolla un sistema de percepción capaz de detectar la zona de aterrizaje y estimar la posición relativa del UAV con respecto a esta, haciendo uso de las capacidades de la visión estéreo para obtener información de profundidad. Sobre esta base, se diseña un supervisor de control de alto nivel estructurado co- mo una máquina de estados finitos, que gestiona las distintas fases del proceso de aterrizaje: búsqueda, detección, alineamiento, descenso, contacto y aborto. La lógica de transición entre estados permite adaptarse a condiciones dinámicas y a posibles fallos, mejorando la robustez del sistema. La validación se realiza en un entorno de simulación empleando herramientas como Gazebo, PX4 y ROS, donde se definen distintos escenarios de prueba y métricas de evaluación, tales como el error de aterrizaje, el tiempo de ejecución y la estabilidad del sistema. Además, se presenta la integración del sistema en hardware real, evidenciando las limitaciones prácticas asociadas a la latencia, al ruido de los sensores y a la capacidad de cómputo. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del enfoque propuesto, logrando aterrizajes precisos y consistentes en diferentes condiciones. Finalmente, se discuten las limitaciones del sistema y se proponen líneas de trabajo futuro orientadas a la mejora de la robustez y al uso de plataformas de mayor capacidad de procesamiento.
Este trabajo de fin de máster aborda el diseño y validación de un supervisor de control para el aterrizaje autónomo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) basado en visión estéreo. La creciente demanda de sistemas autónomos robustos y fiables hace especialmente relevante la automatización de maniobras críticas como el aterrizaje, donde la precisión y la seguridad son fundamentales. El sistema propuesto se integra en una arquitectura distribuida compuesta por un controlador de vuelo, un computador a bordo y una cámara estéreo, permitiendo la percepción del entorno y la toma de decisiones en tiempo real. A partir de la información visual, se desarrolla un sistema de percepción capaz de detectar la zona de aterrizaje y estimar la posición relativa del UAV con respecto a esta, haciendo uso de las capacidades de la visión estéreo para obtener información de profundidad. Sobre esta base, se diseña un supervisor de control de alto nivel estructurado co- mo una máquina de estados finitos, que gestiona las distintas fases del proceso de aterrizaje: búsqueda, detección, alineamiento, descenso, contacto y aborto. La lógica de transición entre estados permite adaptarse a condiciones dinámicas y a posibles fallos, mejorando la robustez del sistema. La validación se realiza en un entorno de simulación empleando herramientas como Gazebo, PX4 y ROS, donde se definen distintos escenarios de prueba y métricas de evaluación, tales como el error de aterrizaje, el tiempo de ejecución y la estabilidad del sistema. Además, se presenta la integración del sistema en hardware real, evidenciando las limitaciones prácticas asociadas a la latencia, al ruido de los sensores y a la capacidad de cómputo. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del enfoque propuesto, logrando aterrizajes precisos y consistentes en diferentes condiciones. Finalmente, se discuten las limitaciones del sistema y se proponen líneas de trabajo futuro orientadas a la mejora de la robustez y al uso de plataformas de mayor capacidad de procesamiento.
Dirección
Iniesto Alba, María José (Tutoría)
Iniesto Alba, María José (Tutoría)
Tribunal
Iniesto Alba, María José (Coordinador)
Iniesto Alba, María José (Presidente/a)
Arza García, Marcos (Secretario/a)
Fernandez Cabanas, Manés (Vocal)
Iniesto Alba, María José (Coordinador)
Iniesto Alba, María José (Presidente/a)
Arza García, Marcos (Secretario/a)
Fernandez Cabanas, Manés (Vocal)
Segmentación de objetos mediante análisis de imagen aéreas
Autoría
D.C.G.
Máster Universitario en Sistemas Aéreos no Tripulados
D.C.G.
Máster Universitario en Sistemas Aéreos no Tripulados
Fecha de la defensa
09.07.2026 12:30
09.07.2026 12:30
Resumen
La estimación de la cobertura vegetal en grandes extensiones de terreno es una tarea de gran relevancia en ámbitos como la gestión forestal, la agricultura de precisión y la monitorización ambiental. Los métodos tradicionales basados en índices espectrales o reconstrucción tridimensional mediante LiDAR o Structure from Motion presentan limitaciones en términos de coste, complejidad operativa o capacidad de procesamiento en tiempo real. Este trabajo propone un sistema completo orientado a la estimación automática del área cubierta por vegetación arbórea a partir de imágenes aéreas capturadas mediante UAV. El enfoque adoptado combina fotogrametría de bajo coste con técnicas de segmentación de instancias basadas en aprendizaje profundo, evitando la necesidad de reconstrucciones tridimensionales o sensores activos de alto coste. El desarrollo se estructura en tres componentes principales: Construcción y análisis de un dataset fotogramétrico compuesto por 673 imágenes de alta resolución con 1.611 anotaciones de instancias de vegetación arbórea densa, adquiridas mediante UAV en la región de Galicia. Entrenamiento de un modelo de segmentación de instancias basado en la arquitectura YOLO26, alcanzando una precisión de 0,84 y un recall de 0,82 sobre el conjunto de prueba, con un mAP50 de segmentación de 0,89. Desarrollo e integración de una API REST mediante FastAPI, que expone el modelo en dos modos de operación: procesamiento en tiempo real sobre flujos de vídeo RTSP con publicación de resultados mediante MQTT, y análisis offline de imágenes individuales o conjuntos en formato ZIP. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica del sistema como solución operativa para la estimación de cobertura vegetal, con una latencia media de 270 ms por fotograma en CPU y un error de estimación de área en el orden del 10 15%, directamente condicionado por la calidad de la segmentación. El sistema constituye una base sólida para su evolución hacia un despliegue operativo en plataformas UAV con capacidades de cómputo embarcado.
La estimación de la cobertura vegetal en grandes extensiones de terreno es una tarea de gran relevancia en ámbitos como la gestión forestal, la agricultura de precisión y la monitorización ambiental. Los métodos tradicionales basados en índices espectrales o reconstrucción tridimensional mediante LiDAR o Structure from Motion presentan limitaciones en términos de coste, complejidad operativa o capacidad de procesamiento en tiempo real. Este trabajo propone un sistema completo orientado a la estimación automática del área cubierta por vegetación arbórea a partir de imágenes aéreas capturadas mediante UAV. El enfoque adoptado combina fotogrametría de bajo coste con técnicas de segmentación de instancias basadas en aprendizaje profundo, evitando la necesidad de reconstrucciones tridimensionales o sensores activos de alto coste. El desarrollo se estructura en tres componentes principales: Construcción y análisis de un dataset fotogramétrico compuesto por 673 imágenes de alta resolución con 1.611 anotaciones de instancias de vegetación arbórea densa, adquiridas mediante UAV en la región de Galicia. Entrenamiento de un modelo de segmentación de instancias basado en la arquitectura YOLO26, alcanzando una precisión de 0,84 y un recall de 0,82 sobre el conjunto de prueba, con un mAP50 de segmentación de 0,89. Desarrollo e integración de una API REST mediante FastAPI, que expone el modelo en dos modos de operación: procesamiento en tiempo real sobre flujos de vídeo RTSP con publicación de resultados mediante MQTT, y análisis offline de imágenes individuales o conjuntos en formato ZIP. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica del sistema como solución operativa para la estimación de cobertura vegetal, con una latencia media de 270 ms por fotograma en CPU y un error de estimación de área en el orden del 10 15%, directamente condicionado por la calidad de la segmentación. El sistema constituye una base sólida para su evolución hacia un despliegue operativo en plataformas UAV con capacidades de cómputo embarcado.
Dirección
Iniesto Alba, María José (Tutoría)
Iniesto Alba, María José (Tutoría)
Tribunal
Iniesto Alba, María José (Coordinador)
Iniesto Alba, María José (Presidente/a)
Arza García, Marcos (Secretario/a)
Fernandez Cabanas, Manés (Vocal)
Iniesto Alba, María José (Coordinador)
Iniesto Alba, María José (Presidente/a)
Arza García, Marcos (Secretario/a)
Fernandez Cabanas, Manés (Vocal)
Impacto económico de la entrada de la alta velocidad en Galicia
Autoría
S.R.R.
Máster Universitario en Planificación y Gestión Territorial [L]
S.R.R.
Máster Universitario en Planificación y Gestión Territorial [L]
Fecha de la defensa
14.07.2026 18:15
14.07.2026 18:15
Resumen
La llegada de la alta velocidad ferroviaria a Galicia supuso una mejora significativa de la conectividad territorial, especialmente para la provincia de Ourense, principal punto de entrada de esta infraestructura a la comunidad. El presente trabajo analiza el impacto económico de la alta velocidad a través de la evolución de distintos indicadores de movilidad, actividad económica y turismo. La metodología empleada se basa en un análisis cuantitativo de la evolución temporal de diversos indicadores entre 2015 y 2024. Como variable principal se considera el número de viajeros/as de la línea Madrid Ourense y de la estación de Ourense. Además, se analizan variables económicas, como el Valor Añadido Bruto (VAB) del sector servicios, el número de afiliaciones a la Seguridad Social y el número de empresas relacionadas con el alojamiento y la hostelería, así como indicadores turísticos vinculados a las pernoctaciones y a la oferta de alojamiento. Los resultados muestran un importante incremento de la movilidad ferroviaria tras la entrada en funcionamiento de la alta velocidad en 2021, acompañado de unha evolución positiva de varios indicadores económicos y turísticos. Sin embargo, aunque se observan señales de dinamización económica, no es posible atribuir todos los cambios exclusivamente a la llegada de la nueva infraestructura, debido a la influencia de otros factores externos. En conclusión, la alta velocidad contribuyó a mejorar la accesibilidad y a reforzar el potencial económico y turístico de Ourense, aunque sus efectos deben interpretarse con cautela.
La llegada de la alta velocidad ferroviaria a Galicia supuso una mejora significativa de la conectividad territorial, especialmente para la provincia de Ourense, principal punto de entrada de esta infraestructura a la comunidad. El presente trabajo analiza el impacto económico de la alta velocidad a través de la evolución de distintos indicadores de movilidad, actividad económica y turismo. La metodología empleada se basa en un análisis cuantitativo de la evolución temporal de diversos indicadores entre 2015 y 2024. Como variable principal se considera el número de viajeros/as de la línea Madrid Ourense y de la estación de Ourense. Además, se analizan variables económicas, como el Valor Añadido Bruto (VAB) del sector servicios, el número de afiliaciones a la Seguridad Social y el número de empresas relacionadas con el alojamiento y la hostelería, así como indicadores turísticos vinculados a las pernoctaciones y a la oferta de alojamiento. Los resultados muestran un importante incremento de la movilidad ferroviaria tras la entrada en funcionamiento de la alta velocidad en 2021, acompañado de unha evolución positiva de varios indicadores económicos y turísticos. Sin embargo, aunque se observan señales de dinamización económica, no es posible atribuir todos los cambios exclusivamente a la llegada de la nueva infraestructura, debido a la influencia de otros factores externos. En conclusión, la alta velocidad contribuyó a mejorar la accesibilidad y a reforzar el potencial económico y turístico de Ourense, aunque sus efectos deben interpretarse con cautela.
Dirección
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Tutoría)
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Tutoría)
Tribunal
SANTE RIVEIRA, INES (Coordinador)
SANTE RIVEIRA, INES (Presidente/a)
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Secretario/a)
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Vocal)
SANTE RIVEIRA, INES (Coordinador)
SANTE RIVEIRA, INES (Presidente/a)
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Secretario/a)
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Vocal)
Impacto social de los proyectos de rehabilitación urbana en barrios vulnerables: un análisis del barrio de Sagrada Familia A Coruna
Autoría
E.E.S.C.
Máster Universitario en Planificación y Gestión Territorial [L]
E.E.S.C.
Máster Universitario en Planificación y Gestión Territorial [L]
Fecha de la defensa
14.07.2026 18:30
14.07.2026 18:30
Resumen
Este estudio analiza el impacto social de los proyectos de rehabilitación urbana en el barrio vulnerable de Sagrada Familia A Coruna. Aunque estas intervenciones han contribuido a la mejora de infraestructuras y espacios públicos mediante programas como el ARI, no han incorporado de forma suficiente las dimensiones sociales necesarias para garantizar una inclusión urbana sostenible. Se emplea una metodología mixta que combina análisis documental, entrevistas, encuestas y datos estadísticos para evaluar si dichas actuaciones han favorecido la cohesión social o si, por el contrario, han generado procesos de fragmentación social. El objetivo aportar evidencia crítica que sirva de base para el diseño de políticas de rehabilitación más inclusivas y socialmente justas en contextos urbanos vulnerables.
Este estudio analiza el impacto social de los proyectos de rehabilitación urbana en el barrio vulnerable de Sagrada Familia A Coruna. Aunque estas intervenciones han contribuido a la mejora de infraestructuras y espacios públicos mediante programas como el ARI, no han incorporado de forma suficiente las dimensiones sociales necesarias para garantizar una inclusión urbana sostenible. Se emplea una metodología mixta que combina análisis documental, entrevistas, encuestas y datos estadísticos para evaluar si dichas actuaciones han favorecido la cohesión social o si, por el contrario, han generado procesos de fragmentación social. El objetivo aportar evidencia crítica que sirva de base para el diseño de políticas de rehabilitación más inclusivas y socialmente justas en contextos urbanos vulnerables.
Dirección
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Tutoría)
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Tutoría)
Tribunal
SANTE RIVEIRA, INES (Coordinador)
SANTE RIVEIRA, INES (Presidente/a)
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Secretario/a)
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Vocal)
SANTE RIVEIRA, INES (Coordinador)
SANTE RIVEIRA, INES (Presidente/a)
GARCÍA ARIAS, ANA ISABEL (Secretario/a)
VILA VAZQUEZ, JOSE IGNACIO (Vocal)