Simposios del Comité Español de Automática (CEA)
Simposios del Comité Español de Automática (CEA) Bienvenidos a la revista oficial de los Simposios CEA. Estos simposios, organizados por el Comité Español de Automática (CEA), reúnen a investigadores, académicos y profesionales de todo el mundo para compartir y discutir los avances más recientes en los diferentes campos que abarca el CEA. La revista incluye los de actas de los simposios, que recogen una selección de los trabajos presentados durante los eventos. Estos trabajos abarcan una amplia gama de temas, desde innovaciones en robótica y bioingeniería hasta los últimos desarrollos en visión artificial y automática marina, control inteligente, etc. Cada artículo ha sido revisado por expertos en la materia para garantizar la calidad y relevancia de los contenidos. Nuestro objetivo es proporcionar una plataforma para la difusión de conocimientos y la promoción de colaboraciones entre los participantes. Esperamos que esta revista sea una valiosa fuente de información y un punto de referencia para futuros estudios e investigaciones en estas áreas.
Marco metodol´ogico para la navegaci´on de robots en invernaderos mediante aprendizaje por refuerzo
La navegación autónoma de robots móviles en invernaderos agrícolas es un reto debido a la naturaleza dinámica, semiestructurada y parcialmente observable de estos entornos. Este artículo propone un marco metodológico basado en el aprendizaje por refuerzo para la planificación de trayectorias en invernaderos mediterráneos. El problema se formula como un planificador sin modelo y se resuelve utilizando el algoritmo \textit{Deep Deterministic Policy Gradient} (DDPG), empleando un esquema de entrenamiento offline basado en el conjunto de datos GREENBOT. Se define una función de recompensa específica para los invernaderos agrícolas, que equilibra el progreso hacia el objetivo con penalizaciones por colisiones y comportamientos inseguros. También se propone un procedimiento de ajuste fino en línea para mejorar la adaptación a las variaciones estructurales y dinámicas del entorno. Este trabajo establece las bases teóricas y metodológicas para el futuro desarrollo de sistemas de navegación robustos en invernaderos reales.
Derechos de autor 2026 Simposios del Comité Español de Automática (CEA)
Escenario robótico cooperativo para la automatización de la agricultura vertical
La escasez de mano de obra y las exigentes condiciones agrı́colas impulsan la adopción de sistemas robóticos. En este contexto, la agricultura vertical es un método eficiente, pero su automatización presenta complejidades especı́ficas. Sus principales retos son las oclusiones generadas por la alta densidad de cultivo y las severas restricciones espaciales para el movimiento de los robots. Su- perarlos exige desarrollar nuevas estrategias de manipulación, colaboración y movilidad. Ante esta necesidad, este trabajo propone un escenario robótico que reproduce los desafı́os esenciales de la agricultura vertical. El montaje fı́sico integra dos manipuladores colaborativos, uno de ellos sobre un eje lineal motorizado para extender su alcance. Además, se ha desarrollado una réplica virtual en NVIDIA Isaac Sim para validar estrategias de control y planificación en un entorno seguro. Este planteamiento busca verificar la viabilidad técnica de la robotización en estos entornos, dando respuesta a sus limitaciones operativas fundamentales.
Towards Vision-Based Bending Control of a Soft Pneumatic Actuator
Los actuadores neum´aticos blandos presentan fuertes no linealidades que dificultan el control preciso de su movimiento. En trabajos previos se ha demostrado que la regulaci´on de presi´on mediante modulaci´on de frecuencia de pulso por integral inversa (IIPFM, por sus siglas en ingl´es) mejora significativamente el desempe˜no del lazo interno de control. Este trabajo aborda el control de flexi´on de un sistema neum´atico blando, centr´andose en el desarrollo del lazo externo de control. Como resultado preliminar, se presenta un algoritmo basado en visi´on artificial que permite la estimaci´on en tiempo real de la curvatura y la posici´on del extremo del actuador, habilitando el cierre del lazo externo en desarrollos futuros.
Teleoperaci´on h´aptica de una mano rob´otica para manipulaci´on remota inteligente
El control natural de robots humanoides es un área de interés en robótica porque permite trasladar la destreza y la sensibilidad humanas a sistemas robóticos que operan a distancia. En este contexto, este proyecto propone un sistema de teleoperación háptica aplicado a una mano robótica antropomórfica, pensado tanto para la manipulación remota como para el estudio de interfaces avanzadas entre personas y robots. La metodología se basa en captar el movimiento de la mano humana mediante técnicas de visión artificial, de forma que los gestos del operador se convierten en tiempo real en movimientos de las articulaciones de la mano robótica. Al mismo tiempo, la retroalimentación háptica vibrotáctil aporta información sensorial relacionada con el contacto de la mano robótica con el entorno, lo que mejora la percepción del usuario y la precisión al manipular objetos. Las pruebas realizadas muestran que el sistema funciona correctamente, lo que confirma su potencial como plataforma de investigación y desarrollo, con posibilidades de evolucionar hacia aplicaciones reales de teleoperación y sistemas de mayor complejidad.
Single-Demonstration Imitation with Residual Reinforcement Learning for Dual-Arm Robotic Bottle Opening
Learning manipulation from extremely limited data remains challenging for robotic systems. We present a framework that combines Behavioural Cloning (BC) from a single kinesthetic demonstration with residual Reinforcement Learning (RL) to solve a long-horizon dual-arm bottle unscrewing task. A base policy is first trained via supervised imitation, capturing nominal behaviour. A residual policy is then learned in simulation using PPO to produce bounded corrective actions, improving robustness and generalization to variations in bottle geometry. Results show that while single-demonstration BC performs reliably under nominal conditions, it degrades under distribution shifts. The residual formulation preserves nominal performance and significantly improves robustness. The final controller is deployed in a one-shot sim-to-real transfer, achieving successful execution on different bottle types.
Análisis Experimental de Redes WLAN y 5G en ROS 2
Las plataformas robóticas móviles conectadas en entornos industriales requieren infraestructuras de comunicación estables, seguras y resilientes. En este trabajo se realiza un análisis experimental comparativo de tres arquitecturas de red aplicadas a sistemas robóticos basados en ROS 2: una red WLAN IEEE 802.11ac, una red 5G pública con túnel VPN y un despliegue experimental de red 5G SA privada de bajo coste. La evaluación se lleva a cabo mediante dos pruebas complementarias: medición de la capacidad de transporte efectiva bajo condiciones de saturación del enlace y análisis del tiempo de respuesta extremo a extremo en la invocación de servicios síncronos. Los resultados muestran que, en el entorno experimental considerado, la red WLAN proporciona las mejores métricas de rendimiento, mientras que la tecnología 5G presenta un rendimiento menor debido a las limitaciones de la implementación. Se concluye que el funcionamiento de la red depende no solo de la tecnología empleada, sino también del contexto y la optimización de la infraestructura.
Bilateral haptic teleoperation bridging YARP and ROS 2 ecosystems
Trabajos previos establecieron una arquitectura de teleoperación para brazos robóticos sobre YARP y ROS 2. El presente trabajo extiende dicha arquitectura incorporando retroalimentación háptica para cerrar un bucle de control bilateral. Un dispositivo Phantom Omni transmite comandos de posición al robot y recibe fuerzas de contacto del entorno remoto. La integración comprende tres capas: YARP para la abstracción hardware del dispositivo háptico, ROS 2 como backbone de comunicación, y una capa de control específica por plataforma, que emplea la pila de control cartesiano para el robot humanoide TEO y el protocolo EGM de ABB para el brazo colaborativo GoFa. Para evitar calibración espacial explícita entre marcos de referencia, se adopta una estrategia de control diferencial basada en desplazamientos incrementales. La retroalimentación de fuerzas se implementa mediante un nodo dedicado que evalúa la penetración del extremo del robot en regiones de restricción virtual y genera fuerzas de restitución proporcionales, cerrando el bucle bilateral de forma independiente a la plataforma objetivo.
Patrullaje y detección autónoma de caídas mediante el robot asistencial ADAM
El envejecimiento poblacional global incrementa la demanda de soluciones tecnológicas para la seguridad de los mayores, especialmente ante el riesgo de caídas. Este trabajo presenta un sistema de patrullaje autónomo en simulación mediante el robot asistencial ADAM para la detección de personas en el suelo. La propuesta se centra en una estrategia de navegación que optimiza la selección de waypoints diferenciando entre zonas pequeñas, inspeccionadas desde el umbral, y áreas amplias con posicionamiento central. Se integra un sistema de visión multimodal, incorporando un protocolo de verificación ante detecciones inciertas para minimizar falsos positivos. Todo el comportamiento es gestionado por una máquina de estados que coordina el patrullaje, la verificación visual, la aproximación táctica y la respuesta de emergencia. Los resultados validan la eficacia de ADAM como herramienta de apoyo al personal sanitario, mejorando la vigilancia y los tiempos de respuesta en entornos asistenciales.
Evaluación experimental de la fusión de datos de sensores LiDAR 3D y RGB-D para la representación integrada del entorno
El presente artículo presenta el desarrollo de una aplicación orientada a la fusión de datos provenientes de un sensor LiDAR 3D y una cámara RGB-D, con el fin de generar en un futuro mapas semánticos que sirvan de apoyo para un sistema de navegación autónoma. Los resultados presentados se derivan de la ejecución de pruebas de visualización, así como del riguroso análisis y procesamiento de la información captada por los dispositivos sensoriales. En el marco de estos experimentos, se ha diseñado un entorno controlado mediante la disposición estratégica de diversos objetos, con el propósito de evaluar exhaustivamente las limitaciones de detección y visualización de los sensores configurados.
Evoluci´on de los Sistemas Rob´oticos Multi-Agente: Del Control Distribuido a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala.
Los Sistemas Robóticos Multi-Agente (Multi-Agent Robotic Systems, MARS) han surgido como una respuesta a la creciente demanda de cooperación, escalabilidad y robustez en aplicaciones donde múltiples robots deben actuar de forma coordinada en entornos dinámicos. Tradicionalmente, estos sistemas se han basado en arquitecturas de control distribuido y métodos algorítmicos de coordinación, que, si bien ofrecen garantías formales, presentan limitaciones frente a misiones abiertas, entornos no estructurados y sistemas heterogéneos. En los últimos años, la incorporación de enfoques basados en aprendizaje, así como de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (Large Language Models, LLMs), han abierto nuevas posibilidades para dotar a los MARS de capacidades de inferencia basada en lenguaje, planificación de alto nivel y comunicación flexible. Estas arquitecturas permiten combinar ejecución distribuida con coordinación cognitiva centralizada, dando lugar a esquemas de control híbridos que integran aprendizaje, deliberación y control físico. Este artículo presenta una revisión del estado del arte que recorre la evolución desde sistemas robóticos individuales hasta MARS dirigidos por LLMs. La revisión de la literatura se organiza atendiendo a paradigmas de control, aprendizaje, arquitecturas de comunicación y mecanismos de ejecución, con el objetivo de identificar tendencias actuales y brechas abiertas de investigación relacionadas con seguridad, validación, simulación y diseño arquitectónico. De este modo, el trabajo proporciona una visión unificada del campo y orienta futuras líneas de investigación en robótica cooperativa cognitiva.
Banco de ensayos de bajo costo para la caracterizacion de materiales piezorresistivos
La caracterización electromecánica de materiales piezorresistivos resulta esencial para el desarrollo de sensores destinados a aplicaciones en robótica blanda, electrónica flexible y monitorización estructural. No obstante, los sistemas comerciales de ensayo suelen implicar elevados costes y no siempre están optimizados para muestras filamentosas de pequeño diámetro. En este trabajo se presenta el diseño y validación de un banco de ensayos compacto y de bajo coste para la caracterización de materiales piezorresistivos filamentosos. El sistema integra un mecanismo de desplazamiento lineal accionado por motor paso a paso, un sensor magnético de posición de alta resolución y un sistema de adquisición de resistencia eléctrica en configuración de cuatro hilos. La sincronización entre subsistemas permite registrar simultáneamente desplazamiento y variación de resistencia. La validación experimental, realizada mediante ensayos cíclicos sobre filamentos de nanotubos de carbono, demuestra una elevada repetibilidad y estabilidad, confirmando la idoneidad del sistema como plataforma experimental robusta para investigación en sensores flexibles.
Optimización de tiempo y fuerza de agarre en trayectorias de robots bimanipuladores mediante algoritmo PSO
La planificación de trayectorias en robots bi-manipuladores que transportan un objeto cooperativamente constituye un problema complejo debido al acoplamiento cinemático entre brazos, la necesidad de garantizar factibilidad en entornos con obstáculos y el control de esfuerzos de agarre. Este trabajo presenta una metodología de optimización basada en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) para generar trayectorias coordinadas mediante la parametrización del movimiento con puntos de paso (posición y orientación). Cada solución candidata se evalúa mediante un proceso que (i) resuelve la cinemática inversa dual para efectores, (ii) verifica colisiones robot–entorno, autocolisiones y colisiones del objeto, y (iii) estima las fuerzas de contacto imponiendo restricciones de fricción mediante un reparto de equilibrio de esfuerzo mínimo. Para la optimización se propone una función de coste jerárquica en tres fases que prioriza la eliminación de colisiones, la reducción de la fuerza máxima de contacto y, superado un umbral de seguridad, la optimización conjunta de tiempo y fuerza media.
An efficient hybrid HAR architecture for robust elderly AAL monitoring
El reconocimiento de actividades humanas (HAR) es clave en sistemas de vida asistida por el entorno (AAL) con robots sociales que ayudan a la mejora de la autonomı́a de las personas mayores. Mediante sensores ambientales no invasivos, el sistema garantiza la privacidad sin necesidad de cámaras intrusivas. Los modelos HAR tradicionales suelen ser computacionalmente pesados y dependen de un costoso etiquetado manual. Este trabajo presenta una arquitectura jerárquica eficiente diseñada para un despliegue rápido. Nuestra metodologı́a evita la anotación manual mediante una capa de abstracción por reglas y generación de datos sintéticos. Estos datos entrenan un modelo hı́brido TCNN-LSTM ligero de doble resolución. Al integrar contextos a corto plazo (2 minutos) y largo plazo (2 horas), el modelo captura acciones transitorias y estados persistentes. Los resultados validan una precisión del 95,5% y una puntuación macro F1 del 92,2%. Esta solución es escalable y robusta para la monitorización doméstica en tiempo real.
Control de fuerza asistida para tareas de desmoldeo
El desmoldeo en sectores manufactureros tradicionales continúa realizándose de forma manual debido a la variabilidad del proceso y a la necesidad de intervención experta, lo que implica elevados esfuerzos físicos y riesgos ergonómicos. Este trabajo presenta el desarrollo e implementación de un sistema de asistencia robótica colaborativa basado en una estrategia híbrida de control de impedancia–admitancia para amplificación controlada de fuerza humana en el sector del juguete. El operario genera la referencia de movimiento mediante interacción directa, mientras el robot aporta asistencia configurable en la tarea. La arquitectura de control, implementada íntegramente en ROS, integra un sensor externo de fuerza/par complementario a la sensorización interna del manipulador, permitiendo una estimación precisa de la fuerza aplicada y una modulación estable del esfuerzo asistido. El sistema se valida experimentalmente mediante un banco de ensayos con cilindro neumático que reproduce resistencias equivalentes al proceso de desmoldeo, evaluando distintos porcentajes de asistencia y límites de seguridad.
Implementing kinematics in a rehabilitation CDPR: Patient-following mode
El empleo de robots paralelos accionados por cables (CDPRs) como soporte a la rehabilitaci´on de miembros inferiores es una opci´on atractiva dado que posibilitan amplios espacios de trabajo con restricciones m´ınimas de movilidad para el usuario. Este art´ıculo presenta dos contribuciones. La primera consiste en la implementaci´on de las cinem´aticas de un CDPR de 8 cables en un controlador industrial, integrada como un m´odulo C++ en tiempo real. Apoy´andose en esta, la segunda contribuci´on desarrolla un modo de “seguimiento del paciente” guiado por unas gafas de realidad virtual que proporcionan referencias cartesianas para ser ejecutadas en el controlador industrial del CDPR. La propuesta se valida con dos experimentos: una evaluaci´on sobre un prototipo a escala con trayectorias lineales y circulares, y un experimento con un participante realizando movimientos de rehabilitaci´on de la marcha. Los resultados muestran un seguimiento preciso, con error RMS de posici´on 3D de 12.64 mm y latencia de 350 ms, demostrando viabilidad del modo propuesto.
Agarre de objetos desconocidos con un robot manipulador móvil bibrazo
El agarre de objetos desconocidos en entornos domésticos supone uno de los principales retos de los robots asistenciales, donde los manipuladores deben ser capaces de adaptarse a la gran variedad de formas y tamaños de los objetos y la incertidumbre de un entorno desestructurado. En este artículo se presenta una implementación de un método end-to-end de agarre no basado en aprendizaje aplicado al robot asistencial bibrazo ADAM en este tipo de condiciones. La implementación cubre el proceso de agarre completo, desde la detección y reconstrucción 3D de los objetos a partir de formas supercuádricas, la planificación del agarre mediante métodos analíticos y finalmente la selección y planificación del brazo y la ejecución. El método ha sido evaluado en un simulador basado en PyBullet a partir de la reconstrucción de una escena real, sobre objetos de uso cotidiano doméstico y de formas y tamaños variados, demostrando la viabilidad del flujo completo, también transferido a la plataforma robótica real.
Planificaci´on por descenso de gradiente a partir de observaciones visuales
La planificación de trayectorias condicionada a objetivos en robótica se beneficia de operar en espacios latentes compactos y semánticos. Sin embargo, gran parte de la literatura asume entradas en espacio de estados, mientras que muchos escenarios reales dependen de observaciones visuales de alta dimensión. En este trabajo preliminar proponemos una extensión de la planificación por descenso (Planning-as-Descent) al dominio visual, evitando planificar directamente en espacio de píxeles. La idea central es aprender una representación visual semántica mediante auto-supervisión (tokenización convolucional dispersa y modelado enmascarado predictivo en espacio latente) y reutilizar la formulación energética y el procedimiento de refinamiento por gradiente del planificador en el espacio latente resultante. Presentamos la formulación, las hipótesis y un protocolo experimental reproducible para evaluar (i) estabilidad del descenso energético, (ii) eficiencia de planificación y (iii) robustez al replanteamiento, comparando con variantes basadas en estados y en píxeles. Este manuscrito define la integración y el diseño experimental como base para validaciones en curso.
LLMs con razonamiento para tareas asistivas en entornos domésticos
Los planificadores de tarea robóticos basados en modelos grandes de lenguaje (LLMs) presentan sólidos resultados como planificadores de tarea generalistas. SayPlan combina LLMs pre-entrenados con escenas de grafo tridimensionales para abordar limitaciones en horizontes de planificación y complejidad del entorno. Sin embargo, la implementación del artículo original usa costosas APIs de LLM, y limita los experimentos a entornos extensos pero simples, no aptos para robots asistenciales domésticos que requieren un uso constante con docenas de objetos por habitación. En este artículo, presentamos mejoras al enfoque de SayPlan para evaluar su aptitud en aplicaciones domésticas de bajo coste. Introducimos una arquitectura modular para evaluar dichas mejoras mediante una serie de estudios de ablación.
Un Control supervisor seguro en robots cuadrúpedos mediante LLMs como planificadores semánticos
El uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) en rob´otica facilita la interacci´on humano-robot, pero otorgarles control de bajo nivel presenta riesgos cr´ıticos de seguridad por sus alucinaciones. Este trabajo preliminar presenta una arquitectura de control desacoplada para el robot cuadr´upedo Unitree Go2, donde un LLM (Llama 3) act´ua exclusivamente como proponente de planes simb´olicos, no como controlador directo. Mediante una interfaz de voz, el sistema procesa instrucciones naturales y genera comandos estructurados en JSON bajo restricciones sem´anticas estrictas. Estas propuestas son interpretadas y validadas por un filtro de software antes de su ejecuci´on f´ısica v´ıa WebRTC. Tras evaluar 1000 inferencias, los resultados muestran una exactitud sem´antica global del 74,8 % y una robustez estructural del 98,3 %, garantizando una traducci´on segura de intenciones a comandos cinem´aticos predefinidos. Este enfoque sienta las bases para un planificador simb´olico seguro y futuras validaciones formales a priori.
Dise˜no y validaci´on de un dispositivo de tensionado impreso en 3D para un sensor resistivo de hilo
Este trabajo presenta el dise˜no y validaci´on experimental de un dispositivo modular de tensionado impreso en 3D destinado a mejorar el rendimiento de sensores textiles resistivos basados en hilo de poliamida recubierto de plata Shieldex®. El sistema pro- porciona una pre-tensi´on controlada mediante un mecanismo compuesto por un anillo distal, una bobina proximal y un elemento auxiliar el´astico, permitiendo mantener la estabilidad mec´anica del hilo conductor durante el movimiento del dedo. El dispositivo fue evaluado en tareas repetidas de flexi´on del dedo ´ındice durante cinco ciclos experimentales. Se analizaron la sensibilidad, la hist´eresis y el drift utilizando el cambio relativo de resistencia como par´ametro principal. Los resultados muestran una sensibi- lidad media estable (0,221 ± 0,007), una hist´eresis media de 13,50 ± 8,20 % y ausencia de drift acumulativa significativa entre ciclos, evidenciando una mejora en la repetibilidad de la se˜nal. La fabricaci´on mediante impresi´on 3D permite adem´as su adapta- ci´on ergon´omica a diferentes usuarios. La soluci´on propuesta aborda eficazmente el problema del tensionado en sensores textiles, contribuyendo al desarrollo de interfaces vestibles para aplicaciones de rehabilitaci´on y monitorizaci´on biomec´anica.
Indirect Thermal-Aware Supervision for Agonist–Antagonist SMA Ankle Actuation
Las aleaciones con memoria de forma (SMA) ofrecen alta densidad de potencia para rehabilitación portátil, pero su aplicación se ve limitada por la lenta relajación térmica y la acumulación de calor. Este trabajo presenta una unidad modular SMA agonista–antagonista para el tobillo, validada mediante Hardware-in-the-Loop. Se implementa un PID discreto coordinado por una lógica supervisora con supervisión térmica indirecta, capaz de favorecer la relajación térmica mediante intervalos intraciclo de “enfriamiento libre” e intervalos de recuperación entre lotes activos sin desactivar el lazo cerrado. En un modelo mecánico de tobillo con tres grados de libertad (3 DOF), el sistema mantuvo operación estable durante 40 minutos sin saturación térmica, logrando un RMSE global en fases activas de 0.218° y un error máximo de 1.384°. La repetibilidad cíclica mostró una dispersión media de 0.068° sin deriva progresiva. La principal contribución es integrar explícitamente la recuperación térmica en la arquitectura de control mediante supervisión térmica indirecta, mejorando la consistencia operativa a largo plazo en sistemas SMA antagonistas.
Escalabilidad de múltiples teleoperaciones hápticas bilaterales sobre red 5G privada
Este trabajo evalúa la escalabilidad de teleoperación bilateral con realimentación háptica para casos de bioingeniería y telesalud sobre una red privada 5G comparando teleoperación cinestésica (Touch X de 3D Systems usando CHAI3D) y teleoperación vibrotáctil con reconocimiento de gestos (TactGloves DK2 de bHaptics con cámara RealSense D415 usando MediaPipe) para manipular brazos robóticos Universal Robots UR5e con pinza OnRobot RG2 controlados por RTDE y ROS. Se evaluaron dos patrones multi-sesión: N usuarios->1 robot (colaboración/mentorización) y 1 usuario->N robots/dispositivos (tele-supervisión), incrementando N de forma escalonada y dos políticas QoS (baseline y priorización de flujos críticos), reportando latencia/jitter y el umbral N* (máximo N antes de exceder límites operativos en percentiles altos). En cinestésica, sin priorización se obtuvo N*~=24 (N->1) y N*~=16 (1->N); con priorización (DSCP EF/cola prioritaria), N* aumentó a ~=30 y ~=22, con latencia crítica 40–60 ms cerca de N*. En vibrotáctil, las mediciones 1-sesión mostraron latencias medias de ~80-95 ms usando UDP en ambientes interiores; el barrido multi-sesión resultó en N*~=13 (N->1) y N*~=8 (1->N) en baseline, y N*~=16/11 con priorización de QoS.
Coordinación de agentes de IA para el control de un robot social
En este trabajo presentamos una arquitectura basada en agentes para la ejecución reactiva de tareas robóticas multi-paso a partir de instrucciones en lenguaje natural. El sistema traduce la instrucción en una secuencia dinámica de acciones gestionadas por un agente director que descompone la tarea, selecciona la siguiente acción en tiempo de ejecución y delega su ejecución a agentes especializados (por ejemplo, navegación o comunicación). A diferencia de enfoques basados en Árboles de Comportamiento, la arquitectura propuesta no genera estructuras de control precompiladas, sino que opera en un bucle cerrado donde el director monitoriza el feedback del robot y replanifica ante fallos o contingencias. La validación se realiza en un entorno real con un robot físico, demostrando la capacidad del sistema para adaptarse a perturbaciones durante la ejecución. Los resultados muestran que la coordinación multi-agente permite una ejecución flexible y robusta con menor esfuerzo de ingeniería manual.
External force-torque sensor feedback on the ABB GoFa collaborative robot
Este trabajo presenta la integración de un sistema de adquisición original y de código abierto, desarrollado para un sensor fuerza-par JR3 de seis ejes gestionado por un microcontrolador Mbed, y el brazo manipulador colaborativo CRB 15000-5 "GoFa" de ABB. La característica Externally Guided Motion (EGM) del fabricante es aprovechada para producir comandos de alta frecuencia mediante un dispositivo externo y la realimentación del sensor. Una arquitectura distribuida de componentes software es orquestrada por el middleware ROS 2 usando paquetes y librerías de Python. El sistema ha sido validado en simulación con RobotStudio y sobre el robot real mediante tres aplicaciones de alto nivel que emplean la realimentación de fuerza: control de admitancia (guiado kinestésico), control de impedancia y ejecución de trayectorias predefinidas con aplicación de presión constante. Se muestra un caso de uso de la última aplicación para realizar dibujos con el robot. Futuras extensiones de este sistema pueden ser aplicadas en escenarios que involucren teleoperación y realimentación háptica.
Arquitectura de control modular de un exoesqueleto bimanual
Cerca de 80 millones de personas en la UE, un sexto de su población, tienen alguna discapacidad. La accesibilidad es un derecho básico según el articulo 9 de la Convención de las Naciones Unidas, firmada por la Comisión Europea en 2010. El propósito de la accesibilidad es permitir que las personas con discapacidad vivan de forma independiente y participen plenamente en sociedad. El desarrollo de un exoesqueleto bimanual de asistencia, cuyo control pueda resolver la coordinación de ambos brazos, es clave en esta búsqueda de autonomía. A diferencia de los dispositivos unimanuales, que limitan el rango de acción, un sistema bimanual imita con mayor precisión el movimiento natural humano y permite realizar actividades mas complejas en el hogar. En este artículo se presenta la arquitectura de control diseñada para un exoesqueleto bimanual desarrollado para permitir al usuario realizar actividades coordinando ambos brazos. Se incluyen los principios de diseño y los diferentes modos de interacción considerados.
Ajuste probabilístico de primitivas geométricas con inicialización guiada por VLM
La interacción física segura con objetos cotidianos desde una única vista requiere representaciones compactas y físicamente coherentes con la escena. Este trabajo aborda el modelado de objetos parcialmente visibles mediante el ajuste probabilístico de primitivas geométricas (superelipsoides, supertoroides y superparaboloides de base desplazada) sobre nubes de puntos incompletas. Utilizamos un modelo Gaussiana--Uniforme con asignación probabilística de inliers y regularizaciones físicas, extendido mediante un ajuste secuencial que permite recuperar múltiples primitivas por objeto. Nuestra contribución principal es una inicialización geométrica guiada por un modelo multimodal visión–lenguaje (VLM), que a partir de una única imagen RGB propone una descomposición en partes y una configuración inicial del tipo de primitiva, su orientación y región de influencia. Estas estimaciones se integran como priors espaciales y condiciones iniciales en la optimización local. Una evaluación cualitativa en escenas de sobremesa muestra mejoras en fidelidad geométrica y consistencia física frente a un ajuste secuencial basado únicamente en inicializaciones por PCA.
Localización global mediante descriptores basados en un diccionario semántico-visual
La localización de un robot móvil se puede abordar como un problema de recuperación de imagen. En este enfoque, el entorno se representa mediante un mapa previo compuesto por descriptores de imagen. La posición actual del robot móvil se estima buscando la correspondencia más cercana entre el descriptor de la imagen actual y los almacenados en el mapa. Este trabajo se centra en la parte correspondiente a la generación del descriptor de imagen, proponiendo la creación de un diccionario semántico-visual. Para la creación del diccionario, se extraen los descriptores locales y se les asigna una categoría semántica según su posición en el mapa de segmentación semántica. A partir de esto, se crea un diccionario en dos niveles: semántico y visual. Por un lado, se tiene un conjunto de palabras semánticas que son las categorías asociadas a los descriptores locales. Por otro lado, cada palabra semántica tiene un conjunto de palabras visuales obtenidas agrupando los descriptores locales dentro de esa categoría.
Reconocimiento de emociones faciales en v´ıdeo mediante deep–learning para interacci´on humano-robot
El reconocimiento autom´atico de emociones a partir de expresiones faciales en v´ıdeo es un problema relevante en el ´ambito de la inteligencia artificial afectiva. En particular, se considera su aplicaci´on como m´odulo perceptivo para adaptar la interacci´on y el comportamiento de un robot en funci´on del estado afectivo estimado. En este trabajo se presenta el desarrollo y la evaluaci´on de dos enfoques complementarios para el an´alisis din´amico de emociones faciales. Por un lado, se emplea un modelo basado en Vision Transformers (ViT-B/32), entrenado sobre el conjunto de datos DFEW y validado de forma externa en MAFW, permitiendo una evaluaci´on cuantitativa mediante m´etricas globales y por clase. Por otro lado, se implementa un sistema h´ıbrido CNN+LSTM (EMO-AffectNet), orientado a ejecuci´on en tiempo real y evaluado de forma cualitativa. Los resultados muestran un rendimiento s´olido del modelo ViT-B/32, con una degradaci´on moderada en validaci´on externa, y una elevada capacidad de respuesta en tiempo real del modelo CNN+LSTM, alcanzando mayores tasas de procesamiento. El estudio pone de manifiesto el compromiso entre precisi´on, generalizaci´on y operatividad en aplicaciones reales
Robot modular blando basado en origami para tareas de pick and place
Este trabajo presenta el diseño y la validación experimental de un robot modular blando basado en estructuras de origami, implementado como una cadena de módulos de Kresling accionados mediante un sistema de tendón. Para el control del sistema se emplea una arquitectura jerárquica previamente desarrollada, basada en controladores de orden fraccionario con compensación anti-windup. La validez del enfoque propuesto se demuestra experimentalmente mediante la aplicación del sistema a una tarea de manipulación tipo pick-and-place, mostrando un comportamiento estable en una cadena modular blanda de múltiples módulos. Los resultados obtenidos confirman la viabilidad del uso del origami como estructuras flexibles y modulares para aplicaciones de manipulación robótica.
Arquitectura Cognitiva Híbrida para Remanufactura: Integrando Abstracción Semántica con Planificación PDDL
La transición hacia la Industria 5.0 demanda sistemas robóticos capaces de colaborar con humanos, no solo en líneas de producción estructuradas, sino también en procesos menos estandarizados como los de recuperación de valor, como la remanufactura. Este contexto presenta desafíos únicos: alta variabilidad en los objetos entrantes y baja cadencia de producción, penalizando la programación robótica tradicional. Si bien los Grandes Modelos de Lenguaje ofrecen generalización semántica, su aplicación directa carece de la robustez necesaria para secuencias de desmontaje críticas. Este artículo propone una arquitectura híbrida y modular para la orquestación y planificación robótica en entornos de remanufactura. A diferencia de los enfoques end-to-end, nuestra propuesta desacopla el razonamiento semántico de la planificación determinista. El sistema utiliza modelos de percepción y LLMs para abstraer el entorno no estructurado en PDDL, delegando la lógica secuencial a planificadores simbólicos. Este enfoque garantiza coherencia lógica, validando su viabilidad en escenarios donde la flexibilidad del LLM y la seguridad del PDDL son indispensables.
Observer Design for Augmented Reality-based Teleoperation of Soft Robots
Although virtual and augmented reality are gaining traction as teleoperation tools for various types of robots, including manipulators and mobile robots, they are not being used for soft robots. The inherent difficulties of modelling soft robots mean that combining accurate and computationally efficient representations is very challenging. This paper presents an augmented reality interface for teleoperating these devices. The developed system consists of Microsoft HoloLens 2 glasses and a central computer responsible for calculations. Validation is performed on PETER, a highly modular pneumatic manipulator. Using data collected from sensors, the computer estimates the robot's position based on the physics of the virtual reality programme. Errors obtained are on the order of 5% of the robot's length, demonstrating that augmented reality facilitates operator interaction with soft manipulators and can be integrated into the control loop.
Un marco metodológico para desarrollar gemelos digitales en laboratorios autónomos
Este trabajo propone una metodología progresiva para el desarrollo de gemelos digitales aplicados a laboratorios autónomos de descubrimiento de materiales, basada en una arquitectura modular sustentada en ROS2, Gazebo y herramientas de simulación multiescala. Aunque los self-driving labs integran robótica, inteligencia artificial y análisis de datos para cerrar el ciclo diseño-fabricación-medición-análisis, actualmente persisten desafíos importantes como la brecha sim-to-real, la falta de estandarización y la ausencia de marcos metodológicos estructurados. Para abordar esta carencia, se presenta una estrategia multinivel (I–VI) que abarca desde la definición conceptual del laboratorio y el modelado estructural hasta la integración de simulación multiescala, la orquestación experimental y la calibración sim-to-real. La metodología toma como base el laboratorio Brain Lab de IMDEA Energía, integrando en el entorno simulado robots manipuladores y móviles, así como distintos dispositivos y elementos del laboratorio. El entorno físico existente permitirá, en una fase posterior, la validación del gemelo digital. Los resultados preliminares demuestran la viabilidad del enfoque y su potencial para habilitar laboratorios científicos autónomos, escalables y reconfigurables.
Local multi-agent LLM architecture for AAL and elderly social robotics
Este artı́culo presenta una arquitectura multiagente local orquestada mediante un modelo de lenguaje (LLM), diseñada para aplicaciones de Vida Asistida Ambiental (AAL) con robots de asistencia dentro del proyecto ADDIM. El sistema integra un robot social y dispositivos domésticos inteligentes para apoyar la autonomı́a de las personas mayores mediante interacción en lenguaje natural. A diferencia de los enfoques basados en la nube, todo el razonamiento de alto nivel se ejecuta localmente en una unidad de computación en el borde, garantizando preservación de la privacidad, baja latencia y funcionamiento robusto ante fallos de conectividad. Se propone el Framework ADDIM-LEAF, una arquitectura modular que incorpora un Sistema Multiagente especial- izado encargado de orquestar la robótica, el control del entorno, la interacción con el usuario y la monitorización del bienestar. Los agentes son coordinados por un supervisor central que emplea encadenamiento de indicaciones para la descomposición estructurada de tareas, incorporando mecanismos de validación y confirmación explı́cita para asegurar la seguridad operativa.
Validación y evaluación de aceptabilidad de una BCI con exoesqueleto
Este estudio presenta la evaluación técnica y de aceptabilidad de un sistema de interfaz cerebro-computadora (BCI) basado en electroencefalografía (EEG) con un exoesqueleto de miembro superior. El sistema detecta la intención de movimiento del usuario en la señal de EEG, generando comandos para controlar el exoesqueleto. ​Participaron cuatro personas sin enfermedades neurológicas en una única sesión experimental. Se evaluó la eficacia del control del exoesqueleto calculando la tasa de verdaderos positivos (TPR) y se analizó la experiencia del usuario de forma cualitativa con un cuestionario, desde la percepción de embodiment, es decir, la sensación de que el exoesqueleto forma parte del cuerpo del usuario. Los resultados mostraron una TPR de hasta el 70%, indicando alta precisión del sistema. ​Además, los participantes percibieron el sistema como fácil de usar, aunque la sensación de pertenencia al cuerpo fue variable. Este estudio es un punto de partida para futuras investigaciones en rehabilitación motora con sistemas que combinan BCI y exoesqueleto.
Juego serio de realidad aumentada para promover la propulsi´on al caminar
Los déficits de propulsión durante la marcha se asocian a una activación insuficiente de los flexores plantares, lo que afecta a diversas poblaciones con alteraciones motoras. Las intervenciones tradicionales basadas en instrucciones verbales o entrenamiento repetitivo ofrecen un feedback limitado y pueden resultar poco motivadoras, especialmente en contextos pediátricos. En este trabajo se presenta un juego de realidad aumentada (RA) que proporciona en tiempo real feedback visual basado en la fuerza de impulso, registrada mediante sensores FSR integrados en la ortesis de rigidez variable inGAIT‑VSO. El sistema se evaluó en adultos sanos comparando marcha basal, instrucción verbal y feedback mediante RA, analizando actividad electromiográfica, fuerza de impulso, parámetros espaciotemporales y experiencia de usuario. El feedback en RA incrementó significativamente la activación muscular, la fuerza de impulso y la mínima distancia del pie al suelo en la fase de balanceo respecto a las otras condiciones, además de ser percibido como usable y motivador. Estos resultados muestran el potencial de la RA como herramienta de entrenamiento de la propulsión, con futuras aplicaciones en poblaciones pediátricas con déficits motores como niños con parálisis cerebral (PC).
Interfaz virtual gamificada para evaluar estabilidad y precisión en la trayectoria del miembro superior
En este artículo se presenta una interfaz gamificada de rehabilitación del miembro superior desarrollada en Unity e integrada con el robot ArmMotus M2 Pro. El juego consiste en controlar una nave espacial para seguir una trayectoria ideal, recolectar un suministro y regresar a una base evitando colisiones. Cuenta con cinco niveles de dificultad y dos modos de uso: historia y libre. Se han implementado métricas de desempeño: precisión, cuantificada como la distancia promedio entre la trayectoria ideal y la trayectoria real, y estabilidad, estimada en tiempo real mediante el cociente entre la velocidad tangencial máxima y la velocidad promedio, y mediante la longitud del arco espectral (SPARC) del perfil de velocidad. Una validación preliminar con dos participantes sanos bajo dos condiciones de resistencia aplicada por el robot (10 N y 25 N) mostró que las métricas son sensibles a cambios de dificultad y resistencia, apoyando la viabilidad del sistema para evaluación motora cuantitativa en entornos de rehabilitación.
Evaluación cuantitativa de la afectación motora mediante un dispositivo robótico de rehabilitación
Este trabajo presenta un estudio inicial para el desarrollo de un sistema de evaluación motora del miembro superior basado en métricas cuantitativas obtenidas mediante un dispositivo robótico de rehabilitación. El objetivo es alcanzar evaluaciones objetivas y reproducibles que complementen las escalas clínicas tradicionales en pacientes con afectación motora derivada de lesiones neurológicas. Para ello, se registraron datos de movimiento y asistencia durante la realización de una tarea guiada, extrayéndose métricas cuantitativas. Posteriormente, se analizaron sus correlaciones con la escala Fugl-Meyer y se emplearon como entrada para entrenar modelos de aprendizaje automático orientados a clasificar el nivel de afectación motora en tres categorías. Los resultados muestran que métricas, como las relacionadas con la velocidad y la asistencia proporcionada por el robot, presentan un mayor poder discriminativo. Aunque el rendimiento de los modelos fue limitado, los hallazgos permiten identificar métricas prometedoras y plantean la necesidad de ajustar las tareas de evaluación para reflejar mejor la capacidad real del paciente.
Desarrollo de un sistema inmersivo con retroalimentaci´on h´aptica para rehabilitaci´on
La rehabilitación del miembro superior enfrenta desafíos como la baja adherencia terapéutica y una limitada retroalimentación sensorial, debido a esto, se desarrolló un sistema inmersivo basado en realidad aumentada con retroalimentación háptica para apoyar procesos de neurorrehabilitación. El sistema integra el visor Meta Quest 3 con los dispositivos hápticos TactGlove y Tactosy for Hands de bHaptics, proporcionando retroalimentación multimodal visual, auditiva y háptica sincronizada con eventos del entorno virtual. La mecánica del serious game se basa en el seguimiento de trayectorias tridimensionales personalizables implementadas mediante Splines en Unity, con parámetros ajustables de tolerancia y progresión automática de dificultad. Las métricas de desempeño y los parámetros terapéuticos se almacenan en la nube mediante Cloud Firestore de Firebase, habilitando la conectividad con una aplicación en Python utilizando el framework KivyMD para su gestión, visualización y administración de sesiones. Finalmente, se realizaron pruebas en usuarios sanos para comprobar el funcionamiento del sistema, evaluando su usabilidad y motivación, obteniendo resultados satisfactorios.
Sistema de Tomografía de Impedancia Eléctrica Tridimensional basado en el convertidor de impedancia AD5933
La Tomografía de Impedancia Eléctrica (TIE) es una técnica para visualizar la distribución de impedancia en un objeto de estudio. Este trabajo propone un sistema de TIE 3D portátil e inalámbrico basado en el convertidor de impedancia AD5933 de Analog Devices. El sistema controla dos anillos de 16 electrodos mediante cuatro multiplexores ADG732. Un microcontrolador ESP32-S3 controla cada ADG732, configura el AD5933 y gestiona la comunicación Bluetooth. Experimentos in-vitro evalúan el rendimiento del prototipo propuesto. Con una señal de corriente de 50 kHz y una amplitud de 1 mA, el prototipo alcanza una relación señal/ruido (SNR) media de 70 dB. Además, detectan cambios de impedancia en un tanque con solución salina al introducir simultáneamente elementos conductores, no conductores y vegetales. Las imágenes de impedancia se generan mediante MATLAB y EIDORS (software de reconstrucción de tomografía de impedancia eléctrica y tomografía óptica difusa).
Planificaci´ón de trayectoria de un robot para neurocirug´ía e integración en set up experimental
Este trabajo presenta un procedimiento para la transferencia de planificación quirúrgica desde un entorno médico tridimensional hacia laejecución física de trayectorias en un robot colaborativo. Se muestra la aplicación de este procedimiento en tareas experimentales de fresadocraneal. A partir de trayectorias definidas manualmente sobre modelos anatómicos segmentados en 3D Slicer, se desarrolla un módulo capaz degenerar automáticamente poses robóticas completas mediante el cálculo de normales superficiales y parámetros de ejecución asociados. Lasolución se implementa como una extensión específica de 3D Slicer y se integra con una arquitectura basada en ROS para su ejecución en unrobot UR3e. Además, se diseña una interfaz implementada en Python que unifica el control del manipulador, sensores de fuerza, sistema detracking óptico y herramienta rotativa de fresado, permitiendo una validación experimental entre planificación digital y ejecución física. Losresultados demuestran la viabilidad del procedimiento con secuencia planificación quirúrgica–planificación de trayectorias–control y ejecuciónen un entorno experimental orientado a aplicaciones de neurocirugía asistida por robot.
Análisis robusto y correlacional de un actuador SMA bajo condiciones de carga variable
Este trabajo presenta un análisis experimental de un actuador basado en aleaciones con memoria de forma (SMA) bajo diferentes condiciones de carga. Se realizaron ensayos controlados en un banco de pruebas instrumentado, registrando 484.473 muestras de posición, temperatura y masa. Además de métricas descriptivas tradicionales, se aplicó un enfoque robusto basado en mediana y rango intercuart´ılico (IQR) para evaluar la estabilidad del sistema y detectar valores atípicas. Los resultados muestran ausencia de outliers y un comportamiento dinámico consistente en todo el rango de masas analizado. La temperatura se identifica como el principal factor influyente en la posición (r = 0,76), mientras que la masa afecta principalmente al régimen transitorio. El análisis temporal mediante PACF indica una dependencia estructural significativa hasta 15 retardos. Estos hallazgos proporcionan una base sólida para futuros modelos predictivos.
Desarrollo de un exoesqueleto para asistencia y rehabilitaci´on de mano
Aproximadamente un tercio de la población mundial se ve afectada por afecciones neurológicas, especialmente en países de bajos ingresos donde el tratamiento suele ser inaccesible. La pérdida de funcionalidad del miembro superior está fuertemente relacionada con una menor independencia, la incapacidad para realizar Actividades de la Vida Diaria (AVD) y el deterioro de la calidad de vida. Las soluciones basadas en exoesqueletos de bajo coste representan un enfoque prometedor para mejorar la terapia tradicional, ya que permiten reducir la carga de trabajo de los terapeutas mientras que aumentan la intensidad del tratamiento. Los exoesqueletos robóticos garantizan la alta repetición y la consistencia necesarias para la recuperación motora. Este estudio presenta el diseño y desarrollo del sistema Exoglove, un prototipo inicial de un exoesqueleto de mano, junto con pruebas preliminares de validación. Exoglove es un dispositivo robótico vestible diseñado para asistir tanto a la mano como al antebrazo, y cuenta con una interfaz orientada a fomentar la autonomía del usuario.
Sistema de telemonitorizaci´on para estimar el nivel de actividad del miembro superior mediante wearables
Este estudio presenta una arquitectura de telemonitorizaci´on basada en dispositivos wearables para la cuantificaci´on objetiva del uso funcional del miembro superior en entornos no supervisados. El sistema emplea una arquitectura basada en tres niveles (adquisici´on, aplicaci´on m´ovil y almacenamiento en la nube) para procesar se˜nales inerciales. La segmentaci´on autom´atica mediante el algoritmo K-Means (k = 2) permiti´o identificar dos niveles de actividad funcional. Los resultados muestran que el 81 % de las m´etricas no siguen una distribuci´on normal, lo que motiv´o el uso de pruebas no param´etricas para su validaci´on. El test de Mann–Whitney U confirm´o diferencias estad´ısticamente significativas en todas las variables analizadas, alcanzando niveles de significancia m´aximos (p < 0, 0001) en par´ametros cr´ıticos como la energ´ıa acumulada y el rango de movimiento. El estudio con voluntarios sanos valida la robustez t´ecnica del sistema y su capacidad de interpretaci´on cl´ınica, estableciendo un marco de referencia para la monitorizaci´on remota de poblaciones con diversas afecciones motoras o en procesos de recuperaci´on funcional.
Evaluaci´on Hidrodin´amica de una Plataforma E´olica Flotante Semisumergible con Columnas de Agua Oscilante Integradas
Los grandes movimientos hidrodin´amicos contin´uan siendo una limitaci´on importante para las FWTs semisumergibles, ya que incrementan las cargas estructurales y reducen la eficiencia operativa. Este estudio presenta una evaluaci´on num´erica hidrodin´amica de una plataforma semisumergible modificada que incorpora c´amaras de Columna de Agua Oscilante (OWC), considerando ´unicamente condiciones de oleaje frontal. La configuraci´on de referencia se adapta para integrar c´amaras OWC, manteniendo la estabilidad global del sistema. Se emplea un modelo en el dominio de la frecuencia basado en la teor´ıa lineal de flujo potencial para evaluar la masa a˜nadida, el amortiguamiento por radiaci´on y las fuerzas de excitaci´on del oleaje, mientras que los efectos viscosos se representan mediante t´erminos de arrastre tipo Morison. El an´alisis mediante Operadores de Amplitud de Respuesta (RAO) muestra que la integraci´on de las c´amaras OWC modifica la frecuencia natural de cabeceo y reduce las amplitudes de movimiento en comparaci´on con la plataforma base, manteniendo los per´ıodos naturales fuera del rango dominante de energ´ıa del oleaje. Los resultados demuestran la viabilidad hidrodin´amica de integrar sistemas OWC como mecanismo pasivo de mitigaci´on de movimientos bajo condiciones de oleaje frontal.
An´alisis del control de paso y din´amica estructural en un prototipo de turbina e´olica marina
En este trabajo se presenta la fabricación e implementación experimental de una plataforma modular de aerogenerador marino a pequeña escala. Los grados de libertad del movimiento de las palas se encuentran activos en el modelo diseñado, lo que otorga la capacidad de implementar control colectivo de paso de pala. El sistema integra una arquitectura mecánica segmentada, transmisión compacta, actuador de pitch e instrumentación embebida para la adquisición de variables aerodinámicas y estructurales. Se evalúa su comportamiento bajo distintas combinaciones de velocidad de viento y ángulo de paso fijos, analizando la velocidad del generador y la respuesta dinámica de la torre. Los resultados demuestran la viabilidad del prototipo como banco experimental para estudios de control aerodinámico, optimización energética y validación de modelos dinámicos reducidos. El enfoque se centra en reproducibilidad, modularidad estructural y capacidad de experimentación en lazo cerrado.
Optimización Bi-Objetivo de la Sintonía de un Control del Paso Individual de Aerogeneradores Flotantes para la Reducción de Carga
Mitigar las cargas cíclicas en las palas es fundamental para extender la vida útil de los aerogeneradores marinos flotantes (FOWTs, por sus siglas en inglés). Si bien el Control de Paso Individual (Individual Pitch control, IPC) es eficaz para mejorar la eficiencia energética y la reducción de cargas, el aumento de la actividad de los actuadores puede comprometer la fiabilidad. Este trabajo propone un marco de optimización bi-objetivo orientado a disminuir la fatiga estructural para el ajuste de sistemas IPC que equilibra explícitamente la reducción de carga en el buje y el esfuerzo del actuador. El diseño de un controlador PI (proporcional-integral) se formula como un problema de optimización bi-objetivo en el que se ajustan las ganancias para minimizar las fluctuaciones de carga en la raíz de la pala, al tiempo que se limita el uso del actuador. Se emplea el Algoritmo Genético de Clasificación No-Dominada II (NSGA-II) para determinar el conjunto de ganancias de Pareto-óptimas. Las simulaciones en el dominio del tiempo de un modelo de referencia de la FOWT muestran que las estrategias IPC optimizadas superan significativamente al control de paso colectivo (CPC) convencional, logrando una reducción de hasta el 39.9% en las fluctuaciones de carga en la raíz de la pala, mientras se mantiene una actividad moderada del actuador. Los resultados demuestran que se puede lograr una mitigación sustancial de la fatiga sin un esfuerzo de control excesivo, proporcionando una metodología de ajuste orientada a la fiabilidad para sistemas IPC en FOWTs.
Identificación no lineal de un modelo semifísico para el vehículo submarino BlueRov2 Heavy en 3 grados de libertad
La identificación de sistemas es un paso crítico dentro de la ingeniería de control para la predicción del comportamiento dinámico de los sistemas y el desarrollo de controladores. Hay numerosas técnicas de identificación, tanto lineales como no lineales, basadas en los principios físicos del sistema o en datos experimentales. En este artículo, se utiliza un modelo no lineal semifísico simple de primer orden, cuya estructura combina dos submodelos: uno basado en principios físicos para modelar la resistencia al avance y el otro, un submodelo polinomial, para modelar el empuje a través de los actuadores. El objetivo de los modelos es predecir las velocidades en 3 grados de libertad (DOF) del vehículo submarino BlueRov2 Heavy, es decir, en surge, sway y yaw. El modelo cuenta con parámetros desconocidos, que fueron estimados con los datos obtenidos experimentalmente. Se han realizado distintos experimentos con el vehículo submarino en los que, manteniendo un lazo de control interno para estabilizar el vehículo a una determinada profundidad, se han enviado señales pulse width modulation (PWM) a los actuadores en lazo abierto para recopilar los datos de las velocidades lineales en surge, sway y la velocidad angular yaw para la estimación y validación de los modelos. Finalmente, se hace una comparación entre los modelos propuestos en este artículo y los modelos cinemáticos presentados en Cerrada et al., 2025, basada en el criterio de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y el índice de mejora. Los resultados muestran que los modelos propuestos en este trabajo tienen un menor RMSE y un mayor índice de mejora, siendo más precisos y fiables para predecir las velocidades del vehículo submarino.
Dise˜no experimental en lazo cerrado para estimaci´on de par´ametros de ROVs
Este trabajo presenta una metodolog´ıa de dise˜no experimental en lazo cerrado para la identificaci´on de modelos no lineales de maniobra de veh´ıculos teleoperados remotamente (ROVs). El enfoque propuesto se basa en simulaciones Monte Carlo y en el an´alisis de sensibilidad param´etrica, con el objetivo de mejorar la exactitud y la eficiencia en la estimaci´on de par´ametros hidrodin ´amicos, garantizando al mismo tiempo una operaci´on segura dentro de ´areas de ensayo espacialmente restringidas. El dise˜no experimental se fundamenta en maniobras tipo zig-zag ejecutadas en lazo cerrado y parametrizadas mediante un conjunto de puntos (waypoints), los cuales se optimizan para maximizar la sensibilidad de los par´ametros del modelo. La metodolog´ıa se valida mediante estudios en simulaci´on y mediante ensayos reales en mar abierto realizados en la Bah´ıa de Santander. Los resultados muestran una reducci´on significativa de la varianza de los par´ametros estimados y una mejora sustancial en la capacidad predictiva del modelo en comparaci´on con configuraciones experimentales no optimizadas, demostrando la aplicabilidad del enfoque propuesto en escenarios reales de rob´otica marina.
Adhesión y locomoción en robots para turbinas eólicas marinas
Este trabajo presenta un análisis de viabilidad y un estudio comparativo de estrategias de adhesión y mecanismos de locomoción para el diseño de un Sistema Robótico Trepador (SRT) destinado a la inspección no destructiva (NDT) de torres de turbinas eólicas marinas. El entorno offshore impone condiciones más exigentes, como corrosión, humedad, bioincrustaciones y cargas dinámicas elevadas por viento y oleaje. Se evalúan tres tecnologías de adhesión (magnética, ventosas selladas y presión negativa activa) y tres configuraciones de locomoción (ruedas, orugas y patas articuladas). Se desarrolla un modelo dinámico que estima la fuerza de sujeción necesaria en función de la carga útil, la rugosidad superficial y las perturbaciones ambientales. Asimismo, se analiza la capacidad de cada cinemática para superar discontinuidades estructurales y mantener estabilidad bajo vibraciones. Los resultados indican que la adhesión magnética reforzada y los sistemas de orugas selladas ofrecen mayor robustez y seguridad operativa en estructuras metálicas marinas. Se propone una arquitectura óptima orientada al mantenimiento preventivo offshore.
Control pasivo de oscilaciones autoinducidas en turbinas flotantes
Este trabajo analiza el uso de una red mecánica pasiva basada en un inerter aplicada a una turbina eólica marina flotante de 5 MW tipo barcaza bajo condiciones de oscilaciones autoinducidas. Se propone la incorporación de un inerter acoplado a un amortiguador de masa sintonizada (TMD) en la góndola y se compara su desempeño con el de un TMD convencional. Los resultados muestran una mejora significativa en la estabilidad estructural, con tasas de supresión de vibraciones entre el 49 % y el 86 % en el rango crítico de velocidades de viento. Además, la configuración con inerter reduce la frecuencia natural global del sistema en más de un 56 %, evitando la pérdida de estabilidad asociada al amortiguamiento negativo. La solución propuesta demuestra una mejora frente al TMD clásico en la mitigación de inestabilidades autoinducidas.
Sistema de visión para estimación de pose robusta en entornos de radiación
Los entornos con radiaci´ón ionizante presentan condiciones especialmente adversas para los sistemas de visi´ón, generando ruido impulsivo, hot pixels y artefactos que degradan la fiabilidad de la percepci´ón. En este trabajo presentamos un subsistema de estimaci´ón de pose de seis grados de libertad (6 GDL) basado exclusivamente en im´ágenes monocromas procedentes de una configuraci´ón de doble c´ámara. El objetivo es garantizar detecci´ on y localizaci´ón robusta de componentes en instalaciones dondela radiaci´ón dificulta o imposibilita el uso de sensores convencionales o m´ etodos basados en marcadores. El modelo, entrenado con 20000 muestras capturadas mediante un manipulador UR10e y reforzado con t´écnicas de aumento que reproducen degradaciones similares a las inducidas por radiaci´ón, mantiene bajos errores de traslaci´ón y orientaci´on en el conjunto de prueba incluso bajo niveles significativos de ruido. Los resultados experimentales confirman la viabilidad de una soluci´ón ligera, marker-free y tolerante a perturbaciones para apoyar tareas aut´ onomas de inspecci´ on y mantenimiento en entornos radiol´ógicos.
Fusión temprana de imágenes multiespectrales mediante técnicas de reproyección para tareas de detección mediante algoritmos profundos: Un estudio comparativo
Frente a las limitaciones que suponen las condiciones ambientales y de iluminación para el procesamiento de imágenes del espectro visible, la fusión con imágenes de otros espectros constituye una estrategia prometedora para la mejora de la percepción. Este artículo presenta un estudio comparativo de métodos de fusión por reproyección adaptativa que emplean transformaciones en el dominio de la frecuencia o de la varianza para combinar datos de imágenes RGB y térmicas. Se evalúan métodos basados en Análisis de Componentes Principales (PCA), Análisis Factorial (FA), y fusión basada en Wavelets y Curvelets, todos ellos integrados en un flujo de detección con YOLOv8. Los experimentos se realizan sobre el \textit{dataset} KAIST, con especial atención al rigor metodológico y la reproducibilidad. Los resultados se comparan con métodos previos, mostrando sus fortalezas pero también sus limitaciones y desventajas frente a métodos más clásicos. Finalmente, se discuten las implicaciones para futuras investigaciones y el valor de un diseño experimental robusto como punto indispensable en el avance del estado del arte de la fusión de imágenes multiespectrales.
Sistema estéreo RGB-térmico para digitalización térmica 3D de corto alcance
Este trabajo describe el desarrollo y la validación experimental de un sistema capaz de generar nubes de puntos térmicas tridimensionales densas, como etapa previa a la construcción de modelos térmicos completos de objetos y escenas de dimensiones reducidas. La solución propuesta se fundamenta en la fusión de tres sensores de imagen —dos cámaras RGB y una cámara térmica— integrados en una configuración portátil y de fácil despliegue. El enfoque metodológico incorpora un procedimiento de calibración automática que introduce aportaciones novedosas respecto a trabajos anteriores, incrementando la precisión, la robustez y la repetibilidad del sistema, al tiempo que disminuye la dependencia de intervenciones manuales o de configuraciones específicas del entorno. Asimismo, el artículo presenta la aplicación de usuario desarrollada para gestionar el funcionamiento del dispositivo y expone diversos casos de estudio que evidencian sus capacidades y su potencial de aplicación.
Telepresencia monocular: de 2D a 3D en tiempo real sin sensores dedicados
Este trabajo evalúa la viabilidad de la reconstrucción 3D en tiempo real mediante un sistema monocular, planteándolo como una alternativa de software económica frente a los costosos sistemas de comunicación volumétrica basados en hardware especializado (LiDAR o multicámara). El objetivo central es demostrar que una arquitectura optimizada permite democratizar la telepresencia inmersiva en hardware de consumo. Se ha desarrollado un prototipo basado en microservicios que desacopla el procesamiento (Backend en Python/Flask) de la visualización (Frontend en Unity 3D). El sistema integra YOLO para segmentación y el modelo Intel MiDaS para la estimación de profundidad en tiempo real sobre GPUs NVIDIA RTX. Para garantizar la calidad, se emplea una red FSRCNN personalizada que recupera detalles geométricos finos. El Frontend utiliza VFX Graph para delegar el renderizado íntegramente a la GPU, alcanzando tasas estables de 30 a 60 FPS. Los resultados confirman que la tecnología es técnicamente viable para aplicaciones de consumo masivo, sentando las bases para futuras implementaciones móviles (APK).
Sistema de visión para la identificación, el control y la gestión de existencias de subconjuntos simples en entornos de fabricación desorganizados de la industria naval.
El seguimiento eficiente del inventario es esencial en la fabricación industrial, donde superar las restricciones espaciales e identificar componentes no estructurados es fundamental para la programación dinámica de la producción. Este estudio investiga la aplicación del aprendizaje profundo en nubes de puntos, utilizando una arquitectura PointNet++ para clasificar diferentes variantes de bases de subconjuntos. Evaluamos el rendimiento del modelo utilizando cuatro resoluciones espaciales con el fin de valorar la relación entre la geometría y la eficiencia computacional. Utilizamos la prueba de Kruskal-Wallis para analizar los resultados y determinar el impacto del submuestreo de puntos en la clasificación. Nuestros hallazgos no mostraron diferencias estadísticamente significativas en el rendimiento entre las densidades evaluadas. Sugiriendo que una resolución de 1024 puntos basta para diferenciar piezas fiablemente, reduciendo considerablemente la carga computacional. Sugiriendo así que estos modelos de visión 3D podrían capturar datos de entornos desorganizados, aportando una base para el seguimiento de inventario en tiempo real y la secuenciación dinámica en fábricas modernas.
Autonomous 3D fish-farm net-defect localization for AUV intervention
La inspección autónoma de infraestructuras acuı́colas supone un reto debido a la complejidad de los entornos submarinos y la precisión requerida en las tareas de intervención. Este trabajo presenta un módulo de detección y localización de defectos en redes de piscifactorı́as integrado en una arquitectura de percepción-acción de un Vehı́culo Submarino Autónomo de Intervención (I-AUV), equipado con módulos de percepción basados en aprendizaje profundo. La propuesta incluye un sistema de visión basado en un modelo YOLO-World ajustado para la detección de agujeros o roturas. A partir de una cámara monocular calibrada y condiciones puramente geométricas, los centroides de los cuadros delimitadores en 2D devueltos por el modelo entrenado se proyectan en el sistema de referencia de la cámara, junto con una estimación del tamaño del defecto. Esta información espacial se integra en el entorno Robot Operating System (ROS) y se publica en tiempo real para condicionar la navegación del AUV y alinear la pinza robótica hacia el defecto. Los resultados experimentales confirman el buen desempeño del detector/localizador y muestran que la aproximación es adecuada para su uso en intervenciones en lazo cerrado.
Patrones táctiles aleatorios con unicidad local para estimar la pose de un sensor táctil sobre superficies instrumentadas
Los sensores táctiles ópticos tipo GelSight capturan con alta resolución el microrrelieve durante el contacto, revelando estructuras y texturas difíciles de observar con visión convencional. Este trabajo explora su uso como fuente de posicionamiento absoluto cuando el sensor interactúa con una superficie diseñada específicamente para ello. Proponemos superficies instrumentadas cuyo microrelieve actúa como un mapa táctil: cualquier región observable genera una firma suficientemente distintiva para estimar la pose planar del sensor a partir de una sola lectura. El enfoque traslada parte de la complejidad al diseño del entorno, buscando patrones robustos a incertidumbres realistas de medida y a contacto parcial. La validación combina experimentos en simulación y con un GelSight real, evaluando la tasa de éxito bajo degradaciones controladas. Los resultados muestran localización estable en condiciones nominales y una degradación progresiva cuando disminuye la información observable, indicando la viabilidad práctica de la localización táctil absoluta mediante superficies instrumentadas
Detección local de caídas y aviso visual-auditivo con tecnología accesible
El envejecimiento demográfico plantea importantes retos para los sistemas de salud y asistencia. La necesidad de encontrar soluciones que garanticen la seguridad de los mayores sin depender de suscripciones temporales se hace cada vez mayor. Este artículo presenta un sistema integral de detección mediante visión artificial y alerta ante caídas empleando dispositivos cotidianos. A diferencia de soluciones basadas en la nube o wearables, nuestro sistema opera de forma local garantizando la privacidad. Proponemos una solución novedosa y ligera basada en detección de pose y estimación con LSTM que realiza una predicción en tiempo real. El sistema incluye un mecanismo dual de notificaciones de emergencia mediante mensajería (WhatsApp) y asistentes de voz (Alexa). Los resultados demuestran una alta eficiencia computacional, reduciendo drásticamente las falsas alarmas y permitiendo su despliegue en hardware de bajo coste.