La percepción visual es el núcleo de la robótica moderna. Para que un robot actúe de forma autónoma, necesita ver, interpretar y decidir en tiempo real. A continuación se muestra cómo construir un pipeline de visión robusto para tareas de navegación y manipulación.
Componentes del pipeline
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Captura de imagen
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Preprocesamiento
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Inferencia (SLAM, detección, clasificación)
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Publicación de datos
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Actuación / control
Cámaras y sincronización
Recomendaciones:
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Cámaras global shutter para movimiento
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Sincronización con IMU para SLAM
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FPS ≥ 30 para navegación reactiva
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Exposición adaptativa en ambientes variables
Modelo de visión
En robótica, optimizar el modelo es tan importante como la arquitectura.
Integración en tiempo real
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Nodos específicos para percepción
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Zero-copy transport en ROS2
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Aceleradores: GPU / TensorRT / EdgeTPU
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Monitorización de latencia (<100 ms ideal)
Validación
| Métrica | Objetivo |
|---|---|
| Latencia | < 100 ms |
| Precision | Dependiente de tarea |
| Robustez | Iluminación / ruido / movimiento |
Simulación + pruebas reales = robots fiables
Conclusión
Un buen pipeline de visión no es solo AI: incluye cámaras adecuadas, sincronización precisa y optimización en tiempo real.
