La percepción de obstáculos es la capacidad de un sistema, normalmente basado en inteligencia artificial o robótica, para detectar, identificar y localizar objetos físicos que pueden dificultar el movimiento o la acción de una entidad autónoma (vehículo, robot, dron, etc.). Este proceso se apoya en el análisis de datos recogidos por diversos sensores (cámaras, lidares, radares, ultrasonidos) y requiere el procesamiento en tiempo real de información compleja para permitir la toma de decisiones adecuada. Se distingue de otras tecnologías de visión por su objetivo específico: garantizar la seguridad y la autonomía en entornos dinámicos e impredecibles.
Casos de uso y ejemplos
La percepción de obstáculos es fundamental en la conducción autónoma, donde permite a los vehículos detectar peatones, otros vehículos u objetos en la carretera y ajustar su trayectoria. En la industria, los robots móviles la utilizan para navegar en almacenes o líneas de producción. Los drones emplean esta tecnología para evitar colisiones durante vuelos en entornos urbanos o naturales.
Principales herramientas, librerías, frameworks
Los principales instrumentos para la percepción de obstáculos incluyen OpenCV (procesamiento de imágenes), ROS (Robot Operating System), TensorFlow y PyTorch (aprendizaje profundo), y soluciones especializadas como NVIDIA Isaac o Apollo de Baidu para vehículos autónomos. Para el procesamiento de datos de sensores, son esenciales frameworks como PCL (Point Cloud Library) para lidar.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Las tendencias recientes incluyen la integración del aprendizaje profundo para mejorar la robustez frente a diferentes condiciones (clima, iluminación), el uso de sensores multimodales para fusionar fuentes de información y la optimización del procesamiento embarcado en tiempo real. El surgimiento de modelos auto-supervisados y la generalización de la percepción 3D impulsan sistemas cada vez más seguros y adaptativos.