{"id":13763,"date":"2025-07-18T10:00:39","date_gmt":"2025-07-18T10:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/?p=13763"},"modified":"2025-07-14T15:16:42","modified_gmt":"2025-07-14T15:16:42","slug":"robotica-un-equipo-de-investigacion-desarrollo-un-innovador-sistema-de-localizacion-y-mapeo-en-3d-que-permite-hacer-una-reconstruccion-tridimensional-del-entorno-precisa-y-en-tiempo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/robotica-un-equipo-de-investigacion-desarrollo-un-innovador-sistema-de-localizacion-y-mapeo-en-3d-que-permite-hacer-una-reconstruccion-tridimensional-del-entorno-precisa-y-en-tiempo-real\/","title":{"rendered":"Rob\u00f3tica: Un equipo de investigaci\u00f3n desarroll\u00f3 un innovador sistema de localizaci\u00f3n y mapeo en 3D que permite hacer una reconstrucci\u00f3n tridimensional del entorno precisa y en tiempo real"},"content":{"rendered":"

Un equipo del Departamento de Computaci\u00f3n de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA desarroll\u00f3 el primer sistema de localizaci\u00f3n y mapeo en 3D \u201cdenso\u201d, que puede funcionar a bordo de peque\u00f1os robots m\u00f3viles terrestres o en drones y permite realizar una reconstrucci\u00f3n tridimensional del ambiente consistente y en tiempo real.<\/span><\/strong><\/p>\n

El trabajo, que tiene como autores a Emiliano H\u00f6ss y Pablo De Crist\u00f3foris, fue presentado en mayo pasado en la International Conference on Robotics and Automation<\/em> (ICRA), el encuentro m\u00e1s importante del mundo para esta disciplina, que tuvo lugar en Atlanta, Estados Unidos, y ofrece una innovadora respuesta a un dilema cl\u00e1sico de la rob\u00f3tica: c\u00f3mo puede un robot desplazarse por un entorno desconocido, lleno de obst\u00e1culos, sin tener un mapa previo, y c\u00f3mo puede crear un mapa desde cero a medida que recorre ese entorno.<\/p>\n

\u201cImaginemos un robot que tiene que ir a rescatar personas que quedaron atrapadas en una mina o en un edificio que se derrumb\u00f3 \u2013comienza Pablo De Crist\u00f3foris, doctor en Ciencias de la Computaci\u00f3n, investigador del Instituto de Ciencias de la Computaci\u00f3n (ICC, UBA \u2013 CONICET) y director del Laboratorio de Rob\u00f3tica y Sistemas Embebidos\u2013. Debe encontrar a esas personas lo m\u00e1s r\u00e1pidamente posible, de forma aut\u00f3noma, sin conocer previamente su ubicaci\u00f3n ni el recorrido o el mapa necesario para llegar hasta ellas\u201d.<\/p>\n

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\u00bfC\u00f3mo puede un robot desplazarse por un entorno desconocido, lleno de obst\u00e1culos, sin tener un mapa previo, y c\u00f3mo puede crear un mapa desde cero a medida que recorre ese entorno?<\/strong><\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

El desarrollo, bautizado coVoxSLAM<\/em>, consiste en un novedoso sistema SLAM (Simultaneus Localization and Mapping<\/em>) acelerado con placas GPU (unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos) que aprovecha al m\u00e1ximo la potencia de procesamiento paralelo para construir mapas globalmente consistentes, incluso en entornos a gran escala.<\/p>\n

\u201cEl SLAM es un problema muy estudiado en rob\u00f3tica m\u00f3vil. Concretamente \u2013explica De Crist\u00f3foris\u2013 consiste en poder mapear o generar una representaci\u00f3n, un modelo de un espacio dado al mismo tiempo que el robot se localiza en ese mapa. Esto es fundamental para resolver la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma de cualquier agente, robot o m\u00e1quina m\u00f3vil, por ejemplo, un veh\u00edculo aut\u00f3nomo que necesite operar en un entorno desconocido y que; por lo tanto, no tiene una representaci\u00f3n previa, y no puede basarse solamente en la se\u00f1al de GPS, o bien porque trabaja en un ambiente interior, donde no hay se\u00f1al clara, o bien porque est\u00e1 en un bosque o en alg\u00fan lugar sin cobertura, por ejemplo una mina o hasta en otro planeta, donde no hay GPS\u201d.<\/p>\n

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Pablo De Cristoforis. Fotograf\u00eda: Luiza Cavalcante.<\/span><\/p><\/div>\n

El investigador describe un dispositivo que podr\u00eda tener los m\u00e1s diversos usos: para la agricultura de precisi\u00f3n, en tractores aut\u00f3nomos; para la industria y la log\u00edstica, con robots que llevan piezas de producci\u00f3n de una estaci\u00f3n de trabajo a otra o muevan mercader\u00eda en almacenes inteligentes; para misiones exploratorias en Marte o en la Luna, entre otros.<\/p>\n

Hasta no hace mucho, este proceso clave para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma se realizaba montando sobre el robot un hardware tradicional, una CPU con c\u00e1maras o dispositivos l\u00e1ser que constru\u00eda una representaci\u00f3n del entorno basada en puntos, a partir de la cual se puede generar una suerte de \u201cmalla\u201d del espacio explorado. En cualquier caso, se trata de una representaci\u00f3n incompleta del ambiente, ineficaz para planificar trayectorias seguras, evadir obst\u00e1culos o manipular objetos.<\/p>\n

El desaf\u00edo es procesar toda esa informaci\u00f3n en milisegundos para que el robot pueda navegar, interactuar y tomar decisiones en tiempo real.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

\u201cReconstruir ese entorno con el mayor detalle posible, es esencial para poder tomar decisiones en tiempo real, planificar rutas seguras, evitar los obst\u00e1culos e interactuar con objetos, personas u otros robots. Y ah\u00ed es donde entran en escena las GPU\u201d.<\/p>\n

Con la irrupci\u00f3n de las placas de procesamiento de gr\u00e1ficos, el poder de c\u00f3mputo disponible aument\u00f3 exponencialmente, con muchos n\u00facleos computacionales m\u00e1s peque\u00f1os y especializados que trabajan en paralelo y permiten procesar im\u00e1genes con mayor velocidad, manipular datos de video en tiempo real y ejecutar algoritmos de IA y aprendizaje autom\u00e1tico de manera intensiva.<\/p>\n

\u201cNosotros ya hab\u00edamos hecho trabajos previos de SLAM, pero nos propusimos que esos algoritmos pudieran correr a bordo de los propios robots. Y las GPU, cada vez m\u00e1s potentes, que antes se usaban para videojuegos, despu\u00e9s para minar criptomonedas y hoy para inteligencia artificial, no solo se pueden poner en un servidor o en una computadora personal. Tambi\u00e9n pueden integrarse en sistemas inteligentes embebidos a bordo de peque\u00f1os robots m\u00f3viles\u201d.<\/p>\n

Esto supone, adem\u00e1s, una exponencial mejora en el procesamiento de las im\u00e1genes que son capturadas por las c\u00e1maras que van montadas en los robots. El mapeo denso logra entonces representaciones volum\u00e9tricas del ambiente, mediante v\u00f3xeles<\/em> \u2013equivalentes a los p\u00edxeles pero en un espacio tridimensional-. A diferencia de la representaci\u00f3n dispersa basada en nubes de puntos que estiman las distancias a partir de triangulaciones, \u201cla representaci\u00f3n densa informa las dimensiones y la geometr\u00eda exactas de ese entorno, un modelo m\u00e1s rico que permite planificar trayectorias e interactuar con objetos de manera mucho m\u00e1s segura y realista en el ambiente\u201d, puntualiza De Crist\u00f3foris.<\/p>\n

El SLAM 3D denso resulta \u00f3ptimo para tareas de b\u00fasqueda y rescate, o de alerta temprana en entornos peligrosos o cualquier lugar hostil a la presencia humana.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

En rigor, el SLAM denso desarrollado por H\u00f6ss y De Crist\u00f3foris super\u00f3 al de la Universidad Polit\u00e9cnica ETH Zurich, pionera en el \u00e1rea, a partir de un modelo hasta un ciento por ciento m\u00e1s eficiente en t\u00e9rminos de tiempos de ejecuci\u00f3n. La clave de coVoxSLAM \u2013que pone de manifiesto el enorme potencial de generaci\u00f3n de conocimiento que hay en la Argentina en las \u00e1reas de rob\u00f3tica, automatizaci\u00f3n e inteligencia artificial\u2013 es que incorpora GPU tanto en el frontend<\/em> como en el backend<\/em> del sistema (donde los suizos continuaban corriendo su programa en CPU).<\/p>\n

\u201cEl desaf\u00edo es procesar toda esa informaci\u00f3n en milisegundos para que el robot pueda navegar, interactuar y tomar decisiones en tiempo real. Hasta aqu\u00ed, no hab\u00eda un SLAM completo implementado \u00edntegramente en GPU. El frontend es la parte del sistema que percibe, captura y procesa la informaci\u00f3n de los sensores, y el backend, la parte que ajusta todos esos datos y va construyendo el mapa de manera consistente. Lo que generamos, con GPU tambi\u00e9n en el backend, se basa en un m\u00e9todo de optimizaci\u00f3n no lineal que permite ejecutar todo el programa en tiempo real y hacerlo globalmente consistente. Esto significa que, a medida que el robot va movi\u00e9ndose y generando el mapa, si vuelve a visitar una zona, pueda darse cuenta de que est\u00e1 en un lugar ya previamente recorrido, lo que se conoce como \u2018cierre de ciclos\u2019, y aprovechar esta informaci\u00f3n para ajustar tanto la estimaci\u00f3n de su ubicaci\u00f3n como el mapa construido hasta el momento. En ese sentido es el primer sistema \u2018denso\u2019\u201d, explica De Crist\u00f3foris, quien present\u00f3 el trabajo en Atlanta y, en un reconocimiento a la relevancia del aporte cient\u00edfico del proyecto, fue seleccionado como co-chair de la sesi\u00f3n de SLAM de la ICRA.<\/p>\n

Las aplicaciones, como ya se dijo, son m\u00faltiples, en robots terrestres, a\u00e9reos y aun acu\u00e1ticos. En concreto, el grupo de estudio que lidera De Crist\u00f3foris en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, viene desarrollando un proyecto para aplicar el dispositivo al monitoreo de bosques nativos utilizando drones. \u201cEstamos trabajando con un peque\u00f1o veh\u00edculo a\u00e9reo no tripulado de ala fija, ya no un multic\u00f3ptero, con m\u00e1s envergadura y varios sensores a bordo, entre ellos una c\u00e1mara de gran resoluci\u00f3n que permite hacer fotogrametr\u00eda, para poder contar con una reconstrucci\u00f3n tridimensional del bosque e incluso saber qu\u00e9 especie de \u00e1rbol hay en cada posici\u00f3n espacial y geolocalizarlo, en funci\u00f3n de la conservaci\u00f3n de especies nativas, del monitoreo de la competencia con especies invasoras para hacer tala selectiva, o para evaluar la presencia de biomasa combustible y desplegar estrategias de alerta temprana en manejo del fuego. Para todas estas situaciones, se utilizan algoritmos de reconstrucci\u00f3n 3D\u201d.<\/p>\n

Por supuesto, el SLAM 3D denso resulta \u00f3ptimo para tareas de b\u00fasqueda y rescate, o de vigilancia y alerta temprana en entornos peligrosos, en minas, instalaciones petroleras o cualquier lugar hostil a la presencia humana. Pero tambi\u00e9n podr\u00eda ser utilizado en aplicaciones de realidad aumentada para celulares en lugares donde la se\u00f1al de GPS tiene alcance limitado, como ocurre dentro de edificios, para saber c\u00f3mo llegar a una oficina, o en locales comerciales, para encontrar, por ejemplo, determinado producto en una g\u00f3ndola de supermercado.<\/p>\n

El art\u00edculo que acompa\u00f1\u00f3 la presentaci\u00f3n de coVoxSLAM y que gener\u00f3 un gran inter\u00e9s en la conferencia de rob\u00f3tica se bas\u00f3 en la tesis de licenciatura en Ciencias de la Computaci\u00f3n de H\u00f6ss. Lo que sigue es enviarlo, en una versi\u00f3n m\u00e1s extensa y con nuevos aportes, para su publicaci\u00f3n en IEEE Transactions on Robotics<\/em>, la revista m\u00e1s prestigiosa de la disciplina.<\/p>\n

Y reunir nuevos fondos para poder simular todos estos algoritmos en el hardware, acumular capacidad de c\u00f3mputo para entrenarlos y, como es l\u00f3gico en el horizonte de investigadores de sistemas embebidos, testearlos en robots reales. En efecto, en los estantes del \u201clabo\u201d y en un dep\u00f3sito del Cero+Infinito se amontonan los drones experimentales, robots terrestres y un peque\u00f1o robot hex\u00e1podo, de seis patas articuladas, muchos de ellos dise\u00f1ados por el propio grupo, que pronto contar\u00e1n con una extraordinaria herramienta para saber exactamente por d\u00f3nde van.<\/p>\n

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Autor: Pablo Taranto<\/span><\/p>\n

Fuente: nexciencia<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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