Un equipo de investigadores liderado por Boyuan Chen en la Universidad de Duke ha creado un revolucionario sistema llamado WildFusion, que dota a los robots de capacidades de percepción similares a las humanas para navegar en entornos exteriores difíciles.
A diferencia de los robots convencionales, que dependen únicamente de datos visuales procedentes de cámaras o LiDAR, WildFusion equipa a un robot cuadrúpedo con sentidos adicionales de tacto y vibración. Este enfoque multisensorial permite al robot construir mapas ambientales más ricos y tomar mejores decisiones sobre rutas seguras a través de terrenos complicados.
"WildFusion abre un nuevo capítulo en la navegación robótica y el mapeo 3D", afirma Boyuan Chen, profesor adjunto en la Universidad de Duke. "Ayuda a los robots a operar con mayor confianza en entornos no estructurados e impredecibles como bosques, zonas de desastre y terrenos fuera de carretera".
El sistema funciona integrando datos de múltiples sensores. Micrófonos de contacto registran las vibraciones de cada paso, distinguiendo entre superficies como hojas secas o barro blando. Sensores táctiles miden la presión de las patas para detectar la estabilidad, mientras que sensores inerciales monitorizan el equilibrio del robot. Toda esta información se procesa mediante codificadores neuronales especializados y se fusiona en un modelo ambiental completo.
En el núcleo de WildFusion se encuentra una arquitectura de aprendizaje profundo que representa el entorno como un campo matemático continuo en lugar de puntos desconectados. Esto permite al robot "rellenar los huecos" cuando los datos de los sensores son incompletos, de forma similar a como los humanos navegan intuitivamente con información parcial.
La tecnología fue probada con éxito en el Parque Estatal del Río Eno, en Carolina del Norte, donde el robot se desplazó con seguridad por bosques densos, praderas y caminos de grava. "Estas pruebas en entornos reales demostraron la notable capacidad de WildFusion para predecir con precisión la transitabilidad", señaló Yanbaihui Liu, autor principal del estudio.
De cara al futuro, el equipo planea incorporar sensores adicionales como detectores térmicos y de humedad para mejorar aún más la percepción ambiental del robot. Gracias a su diseño modular, WildFusion tiene un enorme potencial de aplicación más allá de los senderos forestales, incluyendo la respuesta a desastres, la monitorización ambiental, la agricultura y la inspección de infraestructuras remotas.