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| Desarrolla IPN robot explorador que identifica riesgos en minas. | ||||||
| La cámara de profundidad captura imágenes en condiciones de total oscuridad, las cuales constituyen la base del sistema Visual SLAM (V-SLAM), empleado para el mapeo y la localización simultánea, cuyo procesamiento se realiza posteriormente fuera de línea. | ||||||
| Domingo 05 de Octubre de 2025 | ||||||
| Por: La Jornada | ||||||
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En un comunicado, el Politécnico indicó que para lograr este robot, tres estudiantes de Ingeniería en Telemática de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), adaptaron a una microcomputadora de placa única de alto rendimiento, conocida como Raspberry Pi 5, dos sensores para monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, una lámpara y una cámara de profundidad a un vehículo de exploración comercial. La cámara de profundidad captura imágenes en condiciones de total oscuridad, las cuales constituyen la base del sistema Visual SLAM (V-SLAM), empleado para el mapeo y la localización simultánea, cuyo procesamiento se realiza posteriormente fuera de línea. Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Verónica Salazar Jiménez, señalaron que para completar la información que captura el robot, crearon un sistema web que permite almacenar y visualizar la información mediante mapas tridimensionales, localización geoespacial, hora de exploración y gráficas con las mediciones de gases. “El mapa del robot sólo presenta puntos y cuadros, pero cuando se procesa en la estación base, arroja un modelo detallado de las condiciones de la mina, como fracturas, zonas con derrumbes, piedras e inundaciones”, detalló Salazar Jiménez. Como parte del desarrollo del prototipo, las jóvenes y sus asesores visitaron una mina en Durango para observar de primera mano las condiciones laborales y los riesgos a los que se enfrentan los trabajadores. Señalaron que, aunque existen tecnologías extranjeras para la inspección minera, éstas suelen ser fijas y requieren que una persona traslade los módulos, exponiéndose a los peligros del entorno. “Dentro de la mina, a unos 30 kilómetros de profundidad, no existe ninguna señal; se pierde por completo el GPS. Por eso, el rover debía ser completamente autónomo y operar sin conexión a internet”, explicó Gallo Meneses. Indicaron que, para entrenar la red neuronal, utilizaron cerca de 5 mil 500 imágenes iniciales, que fueron rotadas y procesadas en distintas posiciones hasta alcanzar un total de 13 mil imágenes, obtenidas tanto en las minas de Durango como en una maqueta construida para este propósito. |
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