Desarrollo de un sistema de supervisión sobre un robot móvil terrestre para búsqueda de personas con visión artificial

Abstract

El presente proyecto consiste en el desarrollo de un sistema de supervisión implementado sobre un robot móvil terrestre equipado con tecnología de visión artificial, diseñado para tareas de búsqueda y rescate en entornos complejos. El objetivo principal es asistir a los rescatistas en la identificación temprana de personas atrapadas o en peligro, reduciendo su exposición a zonas de alto riesgo y optimizando la toma de decisiones durante emergencias. El robot cuenta con una cámara de alta resolución y sensores que capturan imágenes del entorno en tiempo real, las cuales son procesadas mediante algoritmos de aprendizaje automático entrenados con redes neuronales convolucionales. El sistema permite clasificar entre personas y obstáculos, y opera de forma autónoma mediante navegación asistida por GPS y sensores ultrasónicos. Los resultados del proyecto muestran que el modelo Yolov5 alcanzó una precisión del 95 % en la detección de las distintas clases, con un tiempo promedio de respuesta de 2 segundos por imagen procesada. Estas métricas validan la eficacia del sistema en escenarios con escombros. La interfaz de usuario facilita el monitoreo remoto y el control del robot tanto en modo manual como automático. Este enfoque ofrece beneficios significativos como la detección oportuna de víctimas, el ahorro de recursos al priorizar áreas críticas y la reducción del riesgo humano. Este enfoque innovador busca optimizar recursos, permitir la detección temprana de víctimas y mejorar la eficacia de las operaciones, siendo escalable y adaptable a distintos tipos de emergencias.