Tras incidentes críticos como incendios, explosiones o colapsos estructurales, el acceso de personas a entornos subterráneos resulta altamente peligroso o directamente inviable en las fases iniciales de respuesta, precisamente cuando la obtención de información es más urgente para la toma de decisiones y la localización de víctimas. Estos escenarios, además, presentan condiciones extremas que dificultan el despliegue de sistemas robóticos convencionales: ausencia de GNSS, visibilidad reducida y degradada por humo y polvo, atmósferas contaminadas y comunicaciones limitadas por atenuaciones e interferencias.
Para dar respuesta a este reto, las empresas ALISYS DIGITAL S.L.U. y OBRAS SUBTERRÁNEAS, S.A., junto con el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA), han desarrollado en el marco del proyecto UnderAIBot un kit sensorial embarcable que permite que plataformas robóticas cuadrúpedas operen de manera autónoma y segura en estos entornos subterráneos, dotándolas de capacidades avanzadas de percepción, localización y toma de decisiones en tiempo real.
El núcleo tecnológico del sistema reside en la fusión sensorial de tecnologías complementarias: radar mmWave (capaz de operar en presencia de humo y polvo donde los sistemas ópticos sufren limitaciones), cámara térmica SWIR (que permite la detección de fuentes de calor en oscuridad total), cámaras RGB (para la percepción visual del entorno en condiciones de visibilidad) y LiDAR 3D (capaz de capturar la geometría del entorno). La fusión de estos datos, procesada mediante técnicas avanzadas de Deep Learning, permite la detección e identificación robusta de personas, objetos y obstáculos en condiciones donde los sistemas convencionales dejan de ser efectivos. Adicionalmente, el sistema monitoriza de forma continua la calidad ambiental: concentración de gases tóxicos (CO, NOx), temperatura y partículas en suspensión; pudiendo incorporar esta información como capas sobre el mapa generado y condicionando la planificación de trayectorias y la toma de decisiones operativas.
Figura 1. Composición y capacidades del kit sensorial.
La localización y el mapeado constituyen el requisito previo para cualquier operación robótica en entornos subterráneos, donde la geometría irregular, la ausencia de señal GNSS y la degradación ambiental impiden el uso de sistemas de localización convencionales. Para resolverlo, el sistema emplea SLAM 3D basado en grafos, combinando métodos geométricos con redes neuronales profundas para garantizar una localización robusta y continua a lo largo de toda la misión. El sistema utiliza mapas generados en misiones previas como referencia, localizando al robot sobre ellos en tiempo real y actualizándolos de forma incremental con nueva información de obstáculos y calidad ambiental, lo que permite una caracterización continua y acumulativa del riesgo.
Figura 2. Reconstrucción 3D de túnel
Estos mapas enriquecidos alimentan directamente el módulo de navegación asistida, que evalúa en tiempo real la transitabilidad del terreno (qué rutas son seguras) y la localización de posibles víctimas. A partir de este análisis, el sistema propone trayectorias óptimas al teleoperador, reduciendo la carga cognitiva en situaciones de alta presión. La información ambiental actúa además como criterio activo en la planificación, permitiendo no solo navegar con seguridad sino priorizar áreas de intervención en función del riesgo detectado. Este enfoque sienta las bases para una navegación autónoma progresiva, en la que el robot explore de forma independiente zonas de difícil acceso y se coordine con otros agentes.
Un componente igualmente crítico es la infraestructura de comunicaciones inalámbricas basada en redes MANET, que garantiza la transmisión en tiempo real de datos críticos y la teleoperación bajo condiciones adversas de alta atenuación y propagación multipath. La capacidad de despliegue dinámico de nodos embarcados en múltiples robots o en la infraestructura habilita además la escalabilidad del sistema y amplía su alcance operativo en misiones de exploración coordinada.
El sistema ha sido validado en los túneles experimentales de la Fundación Santa Bárbara (León), instalación de referencia internacional para la formación en construcción de túneles y el entrenamiento de equipos de emergencia, lo que ha permitido reproducir condiciones cuasi-reales de operación con incendios y escombros, verificando el comportamiento integrado del sistema.
Figura 3. Despliegue del robot junto con el kit embarcable.
En conjunto, UnderAIBot integra SLAM robusto, percepción multimodal basada en IA y comunicaciones resilientes, permitiendo la operación efectiva en entornos subterráneos hostiles. Esto contribuye a mejorar la seguridad, reducir tiempos de respuesta y aumentar la eficacia de las misiones de rescate en escenarios de emergencia.
