Un equipo de la Universidad Miguel Hernández de Elche ha desarrollado un sistema de IA basado en tecnología LiDAR 3D. El método permite que los robots autónomos recuperen su posición tras ser movidos o apagados, imitando la forma en que los humanos usan detalles para ubicarse.
Que los robots pierdan la noción de dónde están es un desafío de hace tiempo conocido como el problema del 'robot secuestrado', pero los investigadores aseguran que han desarrollado un nuevo sistema de IA que podría ayudar a resolverlo.
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Un equipo de investigación de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en España, ha desarrollado un nuevo método de localización para robots autónomos que utiliza tecnología LiDAR 3D para escanear el entorno con pulsos láser y crear una representación del ambiente similar a un mapa.
Este sistema permite que los robots recuperen su posición incluso después de haber sido movidos, apagados o desplazados, señalan los investigadores. Una localización fiable y segura es clave para la robótica de servicios, la automatización logística, la inspección de infraestructuras, la monitorización ambiental y los vehículos autónomos.
Muchos robots autónomos dependen en parte de sistemas de navegación por satélite como el GPS, pero esas señales pueden debilitarse cerca de edificios altos y a menudo no funcionan bien en interiores.
Los investigadores explican que su sistema, conocido como MCL-DLF (Monte Carlo Localisation - Deep Local Feature), permite que los robots se apoyen de forma más eficaz en los sensores que llevan incorporados en lugar de en infraestructuras externas.
El sistema identifica primero una zona general reconociendo grandes estructuras como edificios o masas de vegetación. Después acota la posición exacta del robot analizando detalles más pequeños, un proceso diseñado para imitar la forma en que las personas se orientan en lugares desconocidos.
"Esto se parece a cómo las personas reconocen primero una zona general y luego se fijan en pequeños detalles distintivos para determinar su ubicación precisa", explicó Míriam Máximo, autora principal del estudio e investigadora de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
Mediante IA, el sistema aprende qué elementos del entorno son más útiles para la localización, mantiene simultáneamente varias estimaciones posibles de ubicación y las actualiza de forma continua a medida que llegan nuevos datos de los sensores.
Según los investigadores, esto ayuda a mejorar la fiabilidad cuando los alrededores son muy similares entre sí o han cambiado con el tiempo. La tecnología se probó durante varios meses en el campus universitario en condiciones muy distintas, incluidas diferentes estaciones del año y niveles de iluminación.
Los investigadores señalan que, frente a los enfoques convencionales, el sistema ofreció una mayor precisión en la posición y un rendimiento más constante ante cambios en las condiciones ambientales, desde las variaciones estacionales hasta las modificaciones de la luz y la vegetación.
El nuevo sistema podría ayudar a que los robots funcionen de forma más autónoma en entornos reales, donde las condiciones casi nunca son estáticas.