ALGORITMO DE NAVEGACIÓN EN ENTORNOS DE DIFÍCIL ACCESO MEDIANTE TÉCNICA SLAM PARA ROBOTS MÓVILES
La exploración de entornos remotos y de difícil acceso, como regiones volcánicas, zonas montañosas o terrenos inestables, representa un desafío considerable tanto para la intervención humana como para la implementación de sistemas autónomLa exploración de entornos remotos y de difícil acceso, como regiones volcánicas, zonas montañosas o terrenos inestables, representa un desafío considerable tanto para la intervención humana como para la implementación de sistemas autónomos. A pesar de que muchas zonas de difícil acceso como las zonas áridas y semiáridas de México mismas que abarcan más de la mitad del territorio nacional y albergan una gran diversidad de recursos naturales con potencial de aplicación en la industria, la medicina y otros sectores, estas regiones continúan siendo escasamente estudiadas. En estos ecosistemas se encuentran centros de origen y diversificación de diversos grupos de plantas, como las cactáceas, agaváceas y crasuláceas, entre otras, según lo señalado por el Instituto de Biología de la Universidad Nacional Autónoma de México. Los análisis realizados hasta el momento indican que, aunque la riqueza de especies por kilómetro cuadrado en estas zonas es menor en comparación con otras regiones, presentan una elevada tasa de endemismo. Es decir, albergan una gran cantidad de especies vegetales que únicamente se encuentran en México o en la región sur de Estados Unidos, la cual forma parte de una región biogeográfica continua. Las condiciones geográficas extremas, la carencia de infraestructura de navegación y la presencia de obstáculos no estructurados en estos terrenos demandan soluciones de navegación que sean robustas, adaptativas y precisas. En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un algoritmo de navegación autónoma basado en técnicas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), especialmente adaptadas para robots móviles terrestres que operan en entornos complejos y de difícil acceso. El sistema desarrollado integra sensores LIDAR, cámaras RGB-D y unidades de medición inercial (IMU) para la generación simultánea de mapas del entorno y la estimación precisa de la posición del robot en tiempo real. Esta solución permite una navegación autónoma, eficiente y segura, incluso en condiciones donde no se cuenta con señal GPS o referencias externas.