Que un robot “vea” su entorno no significa que sepa moverse por él. En robótica, la navegación autónoma no es solo detectar objetos; es tomar decisiones de movimiento que eviten golpes, atascos y maniobras imposibles. Durante años, la receta dominante ha sido parecida a la de preparar un viaje con un atlas gigantesco: primero se construye un mapa detallado, luego se marca qué zonas son transitables y finalmente se calcula la ruta con algoritmos clásicos de planificación como A*, RRT o variantes similares. Funciona, sí, pero suele ser pesado, lento y poco flexible cuando el entorno cambia o cuando el robot entra en un lugar que no se parece a nada que haya visto.
Ese “atlas” puede crecer hasta ocupar cantidades enormes de memoria, y el proceso completo implica muchos módulos encadenados: percepción, mapeado, coste de terreno, planificación, suavizado de trayectorias… Si una pieza falla, la experiencia se resiente. En un almacén con palés que cambian de sitio, en un campo agrícola con barro irregular o en una misión de rescate con humo y escombros, esa cadena puede volverse frágil. Continúa leyendo «SwarmDiffusion: cuando una sola foto basta para que un robot elija por dónde ir (y cómo moverse)»
