{"id":2884,"date":"2025-05-16T12:00:24","date_gmt":"2025-05-16T15:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=2884"},"modified":"2025-06-05T10:26:01","modified_gmt":"2025-06-05T13:26:01","slug":"investigadores-argentinos-desarrollan-el-primer-sistema-3d-para-localizacion-y-mapeo-a-bordo-de-robots-moviles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/investigadores-argentinos-desarrollan-el-primer-sistema-3d-para-localizacion-y-mapeo-a-bordo-de-robots-moviles\/","title":{"rendered":"Investigadores argentinos desarrollan el primer sistema 3D para localizaci\u00f3n y mapeo a bordo de robots m\u00f3viles"},"content":{"rendered":"

El trabajo cient\u00edfico se est\u00e1 presentando en ICRA, la conferencia internacional m\u00e1s importante del mundo sobre rob\u00f3tica y automatizaci\u00f3n, que se realiza del 19 al 23 de mayo en Atlanta, Estados Unidos, y tiene como autores a los investigadores Emiliano H\u00f6ss y Pablo De Crist\u00f3foris, pertenecientes al Departamento de Computaci\u00f3n y al Instituto de Ciencias de la Computaci\u00f3n ICC UBA-CONICET.<\/b><\/p>\n

Imaginemos que quedamos atrapados en un edificio en ruinas y un robot debe encarar la ardua tarea de encontrarnos lo m\u00e1s r\u00e1pidamente posible, de forma aut\u00f3noma, sin conocer previamente nuestra ubicaci\u00f3n ni el recorrido o el mapa necesario para rescatarnos.<\/span><\/p>\n

Desplazarse por terrenos desconocidos, con muchos obst\u00e1culos, ha sido durante mucho tiempo un desaf\u00edo considerable tanto para los humanos como para los robots m\u00f3viles. Los m\u00e9todos tradicionales de navegaci\u00f3n de un robot o un veh\u00edculo aut\u00f3nomo requieren un mapa preexistente, pero en territorios desconocidos es imposible identificar o planificar la ruta sin recorrer el \u00e1rea. Esto plantea un dilema cl\u00e1sico en rob\u00f3tica, \u00bfc\u00f3mo puede un robot desplazarse por un entorno desconocido sin un mapa, y c\u00f3mo puede crear un mapa sin recorrer primero el entorno?\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Para ello existe una t\u00e9cnica cl\u00e1sica que se denomina SLAM (localizaci\u00f3n y mapeo simult\u00e1neos, por sus siglas en ingl\u00e9s). Se trata de un proceso utilizado por robots y veh\u00edculos aut\u00f3nomos para construir un mapa de un entorno desconocido mientras simult\u00e1neamente se mantiene el seguimiento de su ubicaci\u00f3n dentro de \u00e9ste. En el mapeo se crea un modelo del entorno que se est\u00e1 explorando mientras que en la localizaci\u00f3n se determina la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n del robot en el mapa.<\/span><\/p>\n

Hasta hace algunos a\u00f1os, este proceso fundamental para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma se hac\u00eda montando en el robot el hardware tradicional, o sea, una CPU -cl\u00e1sico procesador o unidad de procesamiento central que lleva una computadora- con sensores como c\u00e1maras o l\u00e1sers e implementando una representaci\u00f3n del entorno basada en puntos (representaci\u00f3n \u201cesparsa\u201d), cuyo objetivo era construir una especie de \u201cmalla\u201d del propio entorno. Sin embargo, este m\u00e9todo de procesamiento resulta insuficiente para tareas como la planificaci\u00f3n de trayectorias seguras, la evasi\u00f3n de obst\u00e1culos o la manipulaci\u00f3n de objetos ya que no provee una representaci\u00f3n completa del ambiente.<\/span><\/p>\n

Con la llegada de las placas GPU (unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos), el poder de c\u00f3mputo disponible aument\u00f3 considerablemente y se aceler\u00f3 a pasos agigantados: esta tecnolog\u00eda computacional tiene muchos n\u00facleos m\u00e1s peque\u00f1os y especializados que trabajan en paralelo y permiten procesar im\u00e1genes con mayor rapidez, manipular datos de video en tiempo real y ejecutar algoritmos de IA y aprendizaje autom\u00e1tico de manera intensiva.<\/span><\/p>\n

Desde ese contexto favorable, investigadores argentinos con lugar de trabajo en el <\/span>Instituto de Ciencias de la Computaci\u00f3n (ICC UBA-CONICET)<\/b> desarrollaron el primer sistema de SLAM 3D denso, que puede funcionar a bordo de peque\u00f1os robots m\u00f3viles terrestres o a\u00e9reos tales como drones, para hacer una reconstrucci\u00f3n 3D y consistente del ambiente en tiempo real, usando GPU.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>En este trabajo que estamos presentando en la conferencia internacional de rob\u00f3tica m\u00e1s importante del mundo (la IEEE International Conference on Robotics and Automation,<\/span><\/i> ICRA 2025<\/span><\/i><\/a>), mostraremos los resultados de coVoxSLAM, un novedoso sistema SLAM volum\u00e9trico acelerado por GPU que aprovecha al m\u00e1ximo la potencia de procesamiento paralelo para construir mapas globalmente consistentes, incluso en entornos a gran escala<\/span><\/i>\u201d, describe entusiasmado <\/span>Pablo De Crist\u00f3foris<\/b> -investigador del ICC y Director del<\/span> Laboratorio de Rob\u00f3tica y Sistemas Embedidos<\/span><\/a> (UBA)- quien est\u00e1 concurriendo a Atlanta para presentar el trabajo y fue seleccionado como <\/span>co-chair<\/span><\/i> de la sesi\u00f3n de SLAM de ICRA, teniendo en cuenta la relevancia internacional de su aporte cient\u00edfico.<\/span><\/p>\n

Para comprender por qu\u00e9 se trata de una mejora clave al SLAM, es fundamental observar la calidad de las representaciones en im\u00e1genes y la consistencia global que se logra en la representaci\u00f3n del entorno: asegurar que esta representaci\u00f3n del entorno (mapa) se mantenga precisa y coherente a lo largo del tiempo y a medida que el robot revisita lugares previamente recorridos, lo que se conoce como \u201ccierre de ciclos\u201d.<\/span><\/p>\n

Implementando el mapeo denso se pueden lograr representaciones volum\u00e9tricas del ambiente, mediante v\u00f3xeles, que son los equivalentes a los p\u00edxeles de una imagen bidimensional pero en este caso en un espacio tridimensional. A diferencia de la representaci\u00f3n dispersa basada en nubes de puntos que provienen de triangulaciones para estimar las distancias, se pueden lograr mapas mucho m\u00e1s ricos en informaci\u00f3n y m\u00e1s efectivos a la hora de realizar tareas de manera aut\u00f3noma.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Con una representaci\u00f3n dispersa, si el robot tiene que manipular un objeto, no cuenta con toda la informaci\u00f3n necesaria para hacerlo con precisi\u00f3n, o si tiene que atravesar un pasillo, no sabe exactamente cu\u00e1les son las dimensiones y la geometr\u00eda de ese pasillo, y por lo tanto corre el riesgo de colisionar. En cambio, al tener una representaci\u00f3n densa del mapa contamos con un modelo m\u00e1s rico en cuanto a la informaci\u00f3n del entorno que nos permite lograr la planificaci\u00f3n de trayectorias o de movimientos para interactuar con objetos de manera mucho m\u00e1s segura y realista en el ambiente, algo que con un mapeo ralo basado s\u00f3lo en nubes de puntos no se pod\u00eda hacer con absoluta efectividad<\/span><\/i>\u201d, puntualiza De Crist\u00f3foris.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Estamos con much\u00edsimas expectativas de cara a la presentaci\u00f3n de nuestro trabajo en ICRA, donde podremos exhibir resultados muy relevantes en rob\u00f3tica y visi\u00f3n por computadora. Y tambi\u00e9n muy orgullosos, ya que logramos superar al sistema de SLAM denso basado en GPU desarrollado por la Universidad Polit\u00e9cnica<\/span><\/i> ETH Zurich<\/span><\/i><\/a>, debido a que nuestro sistema es entre 50 y 100 por ciento m\u00e1s eficiente en t\u00e9rminos de tiempos de ejecuci\u00f3n. Y es el primer sistema con estas caracter\u00edsticas que tiene implementado en GPU tanto la parte de frontend como de backend<\/span><\/i>\u201d, destaca el investigador del ICC.<\/span><\/p>\n

En este punto, com\u00fanmente el <\/span>frontend<\/span><\/i> se ocupa de la percepci\u00f3n de los robots, ya que recibe la informaci\u00f3n de los sensores y la procesa, mientras que el <\/span>backend<\/span><\/i> ajusta todos esos datos y los programa para ir construyendo el mapa. En este sentido, el investigador comenta la complejidad de algunas tareas para lograr estos importantes resultados:<\/span><\/p>\n

1) Los investigadores debieron programar e implementar todo el sistema de <\/span>backend<\/span><\/i> para utilizar el mapeo 3D denso con GPU. Esto hasta al momento no se hab\u00eda realizado (de hecho el grupo de ETH, que es referente en la tem\u00e1tica, implement\u00f3 el <\/span>frontend<\/span><\/i> con GPU pero el <\/span>backend<\/span><\/i> continuaba corriendo en CPU). Adem\u00e1s de programar los algoritmos de SLAM para la GPU con el lenguaje Cuda, hubo que reimplementar parcialmente varias librer\u00edas de c\u00f3digo abierto que resuelven el problema de minimizaci\u00f3n no lineal (como Ceres), de manera consistente para que pudieran ejecutarse en GPU.\u00a0<\/span><\/p>\n

2) Los datos que se usaron para poner a prueba el sistema provienen de los <\/span>datasets<\/span><\/i> de ETH-Zurich y combinan datos reales de un drone de rescate con datos sint\u00e9ticos (simulados) para comparar el rendimiento del mapa de \u201cverdad de base\u201d (<\/span>Ground Truth<\/span><\/i>) con los datos reales; el desaf\u00edo pr\u00f3ximo es poder testearlo tambi\u00e9n con datos propios.<\/span><\/p>\n

3) El sistema fue dise\u00f1ado para poder ejecutarse en computadoras de escritorio y tambi\u00e9n en computadoras embebidas con GPU como las que pueden montarse a bordo de peque\u00f1os robots m\u00f3viles, como el modelo Xavier o Jetson de NVIDIA, y logr\u00f3 un desempe\u00f1o en tiempo real, con mejoras de procesamiento de im\u00e1genes que se multiplican por 150x respecto de sistemas equivalente que corren en CPU. Con lo cual, este mapeo 3D denso se podr\u00eda implementar en un robot terrestre o en un dron para mapear y localizar objetos en tiempo real sin la necesidad de obtener informaci\u00f3n de GPS o de cualquier otro sensor externo para resolver la localizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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Descripci\u00f3n general del sistema y el flujo de datos de coVoxSLAM<\/p><\/div>\n

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Tabla hash dual para submapas y bloques utilizados para indexar cualquier punto en el espacio 3D<\/p><\/div>\n

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Reconstrucci\u00f3n resultante de un vuelo de 400 m de un veh\u00edculo a\u00e9reo no tripulado (MAV) en un campo de entrenamiento de b\u00fasqueda y rescate. La trayectoria (en verde) presenta transiciones de interior a exterior a trav\u00e9s de un edificio.<\/p><\/div>\n

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Resultados del testeo<\/p><\/div><\/p>\n

Cabe recalcar que este tipo de sistemas posee m\u00faltiples y valiosas aplicaciones tales como el uso de robots para apoyo en tareas de riesgo para los humanos, rob\u00f3tica industrial en entornos din\u00e1micos como f\u00e1bricas y agricultura o miner\u00eda basada en tecnolog\u00eda intensiva. \u201c<\/span>A nivel de Argentina tenemos \u00e1reas estrat\u00e9gicas de producci\u00f3n donde se pueden aplicar estas tecnolog\u00edas de mapeo denso utilizando drones, como la miner\u00eda y el petr\u00f3leo, o como la agricultura de precisi\u00f3n. Contar con mapas densos de informaci\u00f3n en estas \u00e1reas productivas permite aumentar la producci\u00f3n, reducir costos, evitar que operarios humanos realicen tareas peligrosas y cuidar m\u00e1s el medio ambiente porque se puede ser m\u00e1s preciso en la explotaci\u00f3n de nuestros recursos naturales<\/span><\/i>\u201d, afirma De Crist\u00f3foris.<\/span><\/p>\n

Incluso este desarrollo de SLAM denso se puede utilizar para aplicaciones de realidad aumentada en el celular en lugares donde la se\u00f1al de GPS tiene alcance limitado, como dentro de edificios o locales comerciales. Supongamos que necesitamos llegar a una determinada oficina en un edificio que no conocemos o buscar un producto en una g\u00f3ndola de un supermercado, en estos casos contar con sistemas de SLAM denso corriendo en nuestros celulares pueden servir para guiar a las personas dentro de estos ambientes.<\/span><\/p>\n

El art\u00edculo que se presentar\u00e1 en la conferencia mundial ICRA lleva como t\u00edtulo \u201c<\/span>coVoxSLAM: GPU accelerated globally consistent dense SLAM<\/span><\/i>\u201d y sus autores son los argentinos Pablo De Crist\u00f3foris y Emiliano H\u00f6ss (que el a\u00f1o pasado present\u00f3 este tema como su Tesis de Licenciatura en Ciencias de la Computaci\u00f3n). El trabajo fue realizado con la colaboraci\u00f3n especial del profesor Javier Civera, investigador espa\u00f1ol referente de la Universidad de Zaragoza, con quien el grupo de rob\u00f3tica argentino mantiene una fruct\u00edfera colaboraci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Perspectivas futuras<\/b><\/p>\n

El Doctor en Ciencias de la Computaci\u00f3n, Pablo De Crist\u00f3foris, explica que los pr\u00f3ximos pasos involucran poder implementar este sistema 3D en robots aut\u00f3nomos propios, como el robot hex\u00e1podo (con seis patas) o el robot multic\u00f3ptero (drone) constru\u00eddo por ellos mismos. Y de ese modo contar con datos locales para poder evaluar el desempe\u00f1o del sistema de SLAM. Este sistema podr\u00eda utilizarse luego en otros proyectos que viene desarrollando el grupo como el monitoreo de bosques nativos utilizando drones, o para tareas de b\u00fasqueda y rescate de personas en situaciones de riesgo (como un incendio o una cat\u00e1strofe natural) donde un robot hex\u00e1podo pueda realizar tareas de mapeo y detecci\u00f3n de v\u00edctimas.<\/span><\/p>\n

Al mismo tiempo, aclara que desde su grupo de investigaci\u00f3n est\u00e1n trabajando para extender este art\u00edculo para enviarlo a la prestigiosa revista <\/span>IEEE<\/span><\/i> Transactions on Robotics<\/span><\/i> -la publicaci\u00f3n m\u00e1s importante de rob\u00f3tica a nivel mundial- y aplicar a nuevos subsidios internacionales para obtener mayores recursos en t\u00e9rminos de hardware y capacidad de c\u00f3mputo.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Nuestra presencia en ICRA es una oportunidad inmejorable para mostrar el enorme potencial de generaci\u00f3n de conocimiento que tiene Argentina, frente a los pa\u00edses desarrollados, en las \u00e1reas de rob\u00f3tica, automatizaci\u00f3n e inteligencia artificial. En este sentido quiero agradecer especialmente a la UBA que nos ayud\u00f3 a financiar parcialmente este proyecto de investigaci\u00f3n as\u00ed como nuestra participaci\u00f3n en ICRA<\/span><\/i>\u201d, concluye.<\/span><\/p>\n<\/div>