Propuesta de levantamiento de tipos de fallas asistido por el sistema de aeronaves pilotadas remotamente (RPAS) para intervenir en carreteras de bajo volumen en Lima provincias

• Autores: Peña Carbajal, Edu Brayan, Peña Carbajal, Lizbeth Carolina
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/3899
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/3899
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: RPAs; carretera de bajo volumen; inventario vial; fotogrametría; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La presente investigación propuso el empleo de Sistema de aeronaves pilotadas remotamente (RPAs) como metodología alterna para determinar el índice de condición en carreteras de bajo volumen. El objetivo de la tesis fue encontrar el modelo drone, sensor, hardware y software que conformaran el RPAs para cumplir con los requerimientos de la inspección de carretera de bajo volumen enfocándonos en las fallas encontradas en ellas. Sustentamos el desarrollo de la intervención a nivel porcentual que tuvo el RPAs en los tiempos del método tradicional. Para ello se consultó con manuales de inspección de carreteras nacionales. El desarrollo de los criterios de selección, se realizó en base a costos y rendimiento, teniendo en cuenta los modelos más utilizados en el mercado. Con esta información se evaluó un tramo de 1 kilometro (km) de carretera en la región Selva del Perú. El procesamiento en gabinete mostró modelos en donde se puedan analizar y determinar los tipos de fallas y la severidad de ellas. Los resultados que se obtuvieron con el método RPAs mostró complejidad debido a factores externos. El método tradicional fue realizado en base a un trabajo desarrollado durante el curso de caminos rurales en la provincia de Huaral y se comparó los resultados con el vuelo del RPAs utilizando principalmente la variable de tiempo. Finalmente se concluyó en la determinación del drone (Phantom 4 Pro), sensor (CMOS RGB), hardware (Lenovo) y software (Agisoft Metashape) en consecuencia se recomendó su empleo en las próximas investigaciones experimentales en la provincia de Huaral.