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Construir, probar y analizar la tecnología. Los experimentos, la implementación y la investigación explican por qué funciona.
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#Sensor Fusion

Fundamentos de robótica September 6, 2026

Introducción a la fusión de sensores: Construyendo un modelo mundial a partir de múltiples sensores.

Una cámara destaca por su capacidad de análisis de significado, un LiDAR por su capacidad de análisis geométrico, una IMU por su capacidad de análisis de movimiento; y cada una tiene sus puntos débiles. Desde las matemáticas probabilísticas y de optimización que las fusionan (filtros de Kalman, grafos factoriales) hasta combinaciones concretas como VIO (cámara × IMU), LIO (LiDAR × IMU) y BEV Fusion (cámara × LiDAR), se ofrece un recorrido sistemático por cómo la fusión de sensores transforma varios sensores en un único modelo del mundo.

Fundamentals · 19 min de lectura
Conducción conectada y autónoma September 3, 2026

Mapeo de cuadrículas de ocupación: transformando la evidencia de LiDAR y cámaras en transitabilidad.

Una cuadrícula de ocupación divide el espacio en celdas y representa probabilísticamente el espacio ocupado, libre y desconocido. Aprenda sobre actualizaciones bayesianas y de probabilidades logarítmicas, modelos inversos de sensores, trazado de rayos, decaimiento dinámico, vóxeles 3D, SLAM, mapas de costos y planificación.

Fundamentals · 11 min de lectura
Ingeniería de control September 3, 2026

Introducción a la ingeniería de control: observadores de estado y el filtro de Kalman lineal

Las lecturas de los sensores no representan el estado en sí. Esta introducción explica la observabilidad, las ecuaciones de predicción/actualización de Kalman, la covarianza, ejemplos numéricos, la integración del control, la implementación del robot y el comportamiento a prueba de fallos.

Fundamentals · 7 min de lectura
Conducción conectada y autónoma September 3, 2026

Mapeo de cuadrículas de ocupación: transformando la evidencia de LiDAR y cámaras en transitabilidad.

Una cuadrícula de ocupación divide el espacio en celdas y representa probabilísticamente el espacio ocupado, libre y desconocido. Aprenda sobre actualizaciones bayesianas y de probabilidades logarítmicas, modelos inversos de sensores, trazado de rayos, decaimiento dinámico, vóxeles 3D, SLAM, mapas de costos y planificación.

Fundamentals · 10 min de lectura