Visión superhumana permite a robots ver a través de paredes y humo

Investigadores de la Universidad de Pensilvania han desarrollado PanoRadar, un innovador sistema que permite a los robots «ver» más allá de los límites de los sensores tradicionales, empleando señales de radio para crear vistas tridimensionales del entorno en tiempo real. Este avance en robótica, impulsado por la inteligencia artificial, abre nuevas posibilidades para que los robots puedan navegar con precisión en entornos desafiantes donde los sensores convencionales fallan, como áreas con humo, vidrios y paredes que los sistemas visuales comunes no pueden penetrar.

PanoRadar transforma ondas de radio básicas en imágenes tridimensionales de alta resolución. A diferencia de los radares convencionales que ofrecen imágenes de baja calidad, PanoRadar emplea algoritmos de inteligencia artificial avanzados para procesar las señales de radio y extraer información detallada del entorno. Este dispositivo escanea en todas las direcciones mediante un conjunto rotativo de antenas que gira continuamente, emitiendo ondas de radio y capturando sus reflejos, similar al funcionamiento de un faro que barre el horizonte. Pero PanoRadar va más allá, combinando inteligentemente las mediciones desde múltiples ángulos para crear una imagen mucho más precisa y densa, rivalizando con la resolución que proporciona el LiDAR, pero a un coste significativamente menor.

Uno de los desafíos principales en robótica es desarrollar sistemas de percepción que puedan operar eficazmente en condiciones climáticas adversas, como humo, niebla o lluvias, donde los sensores ópticos (cámaras o LiDAR) resultan ineficaces. En estos casos, la visión basada en luz tiene limitaciones que las ondas de radio pueden superar debido a su mayor longitud de onda, que permite atravesar ciertos materiales y condiciones adversas más fácilmente. Inspirados en la naturaleza, donde los animales han desarrollado mecanismos de percepción sin depender de la luz, los investigadores aplicaron principios similares, aprovechando la capacidad de las ondas de radio para «ver» en condiciones donde otros sensores no pueden.

El avance clave de PanoRadar radica en sus algoritmos de procesamiento de señales, diseñados para mantener imágenes de alta resolución mientras el robot se mueve. Los investigadores superaron el reto de capturar detalles con precisión submilimétrica, incluso en entornos complejos, entrenando el sistema para interpretar señales de radar de manera avanzada. Este entrenamiento permite que PanoRadar identifique patrones en las señales de radio de forma similar a la percepción humana. La tecnología fue sometida a pruebas con LiDAR, permitiendo calibrar y verificar su rendimiento en espacios llenos de humo y áreas con paredes de vidrio, desafíos comunes para los sensores convencionales.

El equipo planea integrar PanoRadar con tecnologías de sensores ya existentes, como cámaras y LiDAR, para construir sistemas de percepción multimodal más robustos. Esta combinación de sensores es fundamental para misiones de alto riesgo, como rescates y vehículos autónomos, donde la redundancia y complementariedad de varios sistemas de percepción puede ser crucial. El equipo de investigación de la Universidad de Pensilvania espera que PanoRadar sea un pilar en el desarrollo de robots capaces de enfrentar desafíos del mundo real, dotándolos de una percepción que supera las limitaciones humanas y mejora la capacidad de respuesta en situaciones complejas.