Un equipo de investigadores liderado por Boyuan Chen en la Universidad de Duke ha creado un sistema revolucionario llamado WildFusion, que otorga a los robots 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 de cámaras o LiDAR, WildFusion equipa a un robot cuadrúpedo con sentidos adicionales de tacto y vibración. Este enfoque multisensorial permite que el robot construya mapas ambientales más ricos y tome mejores decisiones sobre rutas seguras a través de terrenos complicados.
"WildFusion abre un nuevo capítulo en la navegación robótica y el mapeo 3D", afirmó Boyuan Chen, profesor asistente 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 lodo blando. Sensores táctiles miden la presión de las patas para detectar la estabilidad, mientras que sensores inerciales monitorean el equilibrio del robot. Toda esta información se procesa mediante codificadores neuronales especializados y se fusiona en un modelo ambiental integral.
En el corazón 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 que el robot "complete los espacios en blanco" cuando los datos de los sensores son incompletos, de manera similar a como los humanos navegan intuitivamente con información parcial.
La tecnología fue probada con éxito en el Parque Estatal Eno River en Carolina del Norte, donde el robot navegó con confianza por bosques densos, pastizales y caminos de grava. "Estas pruebas en el mundo real demostraron la notable capacidad de WildFusion para predecir con precisión la transitabilidad", destacó 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 respuesta a desastres, monitoreo ambiental, agricultura e inspección de infraestructura remota.