Diseño y construcción integral de diversos robots móviles dotados de torretas estereoscópicas y de arquitecturas hardware y software de control visual en tiempo real. El problema fundamental del empleo de visión en el control de navegación de robots autónomos es la ausencia de una única teoría corroborada sobre el funcionamiento de los sistemas visuales biológicos. Esta situación da lugar a un campo de investigación muy abierto y que se está mostrando como extremadamente complejo incluso para obtener resultados parciales pero que sean robustos, eficientes y que puedan ser utilizados en condiciones reales. El aspecto que más llama la atención al comparar los sistemas naturales y los artificiales es la rapidez de respuesta de los primeros y su fiabilidad en condiciones cambiantes. El enfoque más extendido en el diseño de sistemas artificiales es la obtención de un mapa 3D del entorno que permita ser manipulado internamente para la generación de trayectorias, reconocimiento de objetos, manipulación, etc. Aunque este punto de vista sigue siendo mayoritario son, cada vez más, el número de contrargumentos que están apareciendo y que apuntan hacia un enfoque menos basado en las representaciones precisas y más dirigido a la búsqueda activa de aquellos aspectos relevantes para la tarea en curso. En nuestros trabajos actuales estamos siguiendo esta última línea sobre un robot móvil dotado de visión estereoscópica. La arquitectura que hemos desarrollado aborda el problema de la navegación visual desde una red de procesos especializados que pueden llevar a cabo la tarea de navegación mediante la descomposición de ésta en varias actividades que se modulan entre si. La tarea de dirigir al robot hacia una región visible y reconocible se ve afectada normalmente por la existencia de obstáculos que requieren reorientar rápidamente las cámaras para su localización precisa. De esta forma, la tarea inicial se ve interrumpida por tareas locales no previstas que deben ser resueltas en una escala temporal más corta y sin perder el contexto más amplio del objetivo inicial. En lugar de generar representaciones cada vez más extensas que requieren mucho tiempo de cálculo, es posible utilizar la dimensión temporal para almacenar lo que tradicionalmente se hace en una memoria espacial. Esta aproximación introduce conceptos como la modulación temporal entre actividades y el uso intensivo de representaciones implícitas. Los resultados que estamos obteniendo son muy alentadores y dan validez a la hipótesis de que es posible utilizar la información visual en el control de robots sin que las necesidades de proceso aumenten de forma exponencial.
