BUCARAMANGA. ESTUDIO DEL USO DE VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS EN LA IDENTIFICACIÓN DE PATOLOGÍAS SUPERFICIALES EN VÍAS TERRESTRES

Esta monografía tuvo como objetivo revisar el estudio del uso de vehículos aéreos no
tripulados como herramienta para detectar patologías superficiales en vías terrestres. Incluye
la tipología de los daños que pueden ser detectados en carretera y se analiza la clasificación
utilizada en las investigaciones revisadas. Se examinaron cuarenta y uno artículos para
determinar las ventajas, desventajas y condiciones de operación de los vehículos aéreos no
tripulados para la inspección de carreteras. En particular se recopilan las características
asociadas a la operación, tales como: equipos utilizados, altura y autonomía. Se compara el
sistema tradicional de inspección y el uso de vehículos aéreos no tripulados en la
identificación de patologías superficiales. En general, el uso de vehículos aéreos no
tripulados mejora la capacidad de adquisición de los datos a partir de imágenes de los
defectos superficiales en vías terrestres. Se han desarrollado sistemas de apoyo para la
identificación de los defectos, que incluyen el uso de aprendizaje automático y redes
neuronales, algoritmos de aprendizaje profundo y la utilización de la inteligencia artificial
para crear modelos que permiten identificar y evaluar el grado de daño del pavimento.
Finalmente, el uso de los vehículos aéreos no tripulados surge como una alternativa eficiente
para gestionar los recursos asignados al mantenimiento de la infraestructura vial, ya que
permite realizar inspecciones en menor tiempo y sin interrumpir el tráfico vehicular, lo que
podría contribuir a la sostenibilidad. En el contexto colombiano, los drones podrían ser útiles
en zonas con deslizamientos de tierra recurrentes, tal como como se ha evidenciado en otros
países. Con la aplicación de la Norma DNIT 006/2003 –PRO, de inspección de patologías en
pavimentos asfálticos se ha alcanzado un 94,4% de acierto similar a la metodología
tradicional, con una disminución del 33% en el tiempo de operación de la inspección.