Problema

Embarcaciones de recreo que operan en la ría de Arousa enfrentaban dificultades para detectar boyas, rocas semisumergidas y otras embarcaciones menores en condiciones de niebla densa y lluvia intensa. Los sistemas de radar convencionales generaban demasiados falsos positivos debido al oleaje y la reflectividad del agua salobre.

Enfoque

Aplicamos un filtrado adaptativo basado en redes neuronales ligeras para discriminar entre ecos de oleaje y obstáculos reales. Se entrenó el modelo con 12.000 muestras de señales de sonar recogidas en diferentes condiciones meteorológicas en la misma ría.

Implementación

Integramos el algoritmo en una unidad de procesamiento embarcada (Raspberry Pi 4 con módulo ADC externo) conectada al transductor de un sonar comercial de 200 kHz. El software se desarrolló en C++ con optimización para ejecución en tiempo real a 30 fps.

Resultado

• Reducción del 87 % en falsos positivos respecto al radar original.
• Tiempo de detección inferior a 50 ms desde la recepción del eco.
• Alcance efectivo de 800 metros en condiciones de niebla (visibilidad < 50 m).
• Consumo energético inferior a 15 W, apto para baterías de embarcaciones pequeñas.

Materiales de verificación