Navegaci´on proactiva para asistencia tras ca´ıdas en un robot social

Resumen

Este artículo presenta un sistema avanzado de detección de caídas y respuesta asistencial implementado en un robot social. Se
propone una arquitectura híbrida que combina redes YOLO y ConvNeXt, junto con una estrategia de validación cruzada y votación
ponderada, para mejorar la precisión de la detección en entornos domésticos. Para que el robot sea un elemento activo en el sistema, se ha integrado un módulo de acercamiento autónomo que permite al robot posicionarse frente a la persona caída tras una detección inicial, con el objetivo de realizar una nueva predicción y asistir directamente al usuario. Los experimentos realizados muestran que el acercamiento mejora significativamente la confianza del sistema en la clasificación y permite una interacción más efectiva. El sistema ha demostrado una precisión espacial inferior a 5 cm y mejoras notables en la robustez de detección ante oclusiones. Este enfoque representa un avance hacia robots asistenciales proactivos, capaces de actuar en tiempo real ante situaciones críticas en el hogar.