#SLAM
Visión por computador
September 7, 2026
Introducción al cierre de bucles: cómo corregir la deriva de un sistema SLAM de una sola vez, alrededor de un bucle.
El cierre de bucle consiste en reconocer que un robot ha regresado a un lugar previamente visitado y distribuir el error de autolocalización acumulado por todo el mapa. Este artículo explica sistemáticamente el reconocimiento de lugares, la recuperación de imágenes, la verificación geométrica, la optimización de grafos de poses, las defensas contra falsos positivos y las implementaciones e investigaciones actuales de SLAM.
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 · 11 min de lectura Ingeniería de control September 3, 2026Introducción a la ingeniería de control: Planificación de trayectorias — A*, Dijkstra, RRT, RRT* y PRM
La planificación de rutas no consiste en trazar la línea más corta. Esta introducción compara los algoritmos de cuadrícula y de espacio continuo, teniendo en cuenta la huella del robot, la incertidumbre del mapa, el cálculo, la integración SLAM/Nav2 y la seguridad.
Fundamentals · 7 min de lectura
Conducción conectada y autónoma
September 3, 2026
Mapas HD: mapas a nivel de carril para la conducción autónoma.
Un mapa HD representa carriles, límites, señales, elevación y conectividad como datos legibles por máquina. Esta guía explica en qué se diferencia de un mapa SLAM, cómo funciona la localización y por qué la actualidad y la incertidumbre son importantes.
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
Tendencias tecnológicas
July 17, 2026
Tendencias tecnológicas en SLAM
Desde métodos basados en filtros hasta la optimización de grafos, y ahora a enfoques nativos de IA basados en aprendizaje. Un recorrido por la historia de SLAM (localización y mapeo simultáneos) y el estado actual de la investigación.
Trends · 8 min de lectura