LiDAR
Percepción geométrica
LiDAR 2D o 3D para obstáculos, mapas y localización.
Autonomía y edge AI
Robot móvil autónomo con IA: percepción, navegación y decisiones
Guía para diseñar e integrar un robot móvil autónomo con inteligencia artificial para logística, inspección, vigilancia, servicio, inventario y transporte interno mediante sensores, SLAM, ROS 2, cómputo embebido y control seguro.
AMR, SLAM y ROS 2Percepción e IA en el bordeIntegración B2B en México
Ciclo de autonomía
El robot percibe, localiza, planifica y actúa
La autonomía surge de un ciclo cerrado que transforma datos de sensores en decisiones y movimiento.
Sensores capturan geometría, imagen y movimiento.
La fusión sensorial estima posición y estado.
SLAM construye o actualiza el mapa.
El planificador genera una ruta y evita obstáculos.
El controlador ejecuta velocidades y corrige errores.
Componentes
Qué necesita un robot móvil autónomo con IA
RGB-D
Visión y profundidad
Cámaras para personas, objetos, señales y contexto.
IMU
Odometría
IMU y encoders para giro, velocidad y desplazamiento.
EDGE
Cómputo embebido
CPU, GPU o NPU para ROS 2, SLAM e inferencia local.
ROS2
Middleware
Integra sensores, control, navegación y diagnósticos.
NAV
Navegación
Costmaps, rutas globales, control local y recuperación.
DRV
Base móvil
Tracción diferencial, omnidireccional o Ackermann.
SAFE
Seguridad
Paro, zonas, límites de velocidad y diagnóstico.
IA aplicada
Qué aporta la inteligencia artificial
Detección y clasificación
Reconoce personas, pallets, puertas, vehículos y situaciones.
Segmentación semántica
Distingue piso, pasillos, obstáculos y áreas restringidas.
Seguimiento
Mantiene identidad y trayectoria de personas u objetos.
Planificación contextual
Ajusta prioridades y rutas según congestión y tarea.
Inspección automática
Detecta anomalías visuales, térmicas o acústicas.
Interacción natural
Voz o texto para asignación supervisada de tareas.
Comparativa
AGV tradicional vs AMR con IA
| Característica | AGV | AMR | AMR con IA |
|---|---|---|---|
| Navegación | Ruta fija | Mapa y ruta dinámica | Mapa, contexto y percepción semántica |
| Obstáculos | Se detiene | Puede recalcular | Clasifica y prioriza |
| Adaptación | Baja | Media o alta | Alta dentro de límites |
| Integración | PLC dedicado | Fleet manager y APIs | APIs, visión, analítica y modelos |
| Uso | Transporte repetitivo | Logística flexible | Logística, inspección y servicio |
Navegación
SLAM, localización y planificación
SLAM construye un mapa y estima la posición. Después, el planificador global busca una ruta y el controlador local reacciona a obstáculos.
Laser SLAM para geometría estable.
Visual SLAM para textura y contexto.
SLAM 3D para escenas complejas.
Fusión de encoders, IMU, LiDAR y cámaras.
GPS, RTK o UWB para referencia externa.
La IA no sustituye la seguridad
La percepción con IA puede mejorar el contexto, pero las funciones críticas requieren sensores, controladores, zonas, paros y procedimientos diseñados para el riesgo real.
Aplicaciones
Casos de uso
Logística interna
Materiales, cajas, carros y suministros entre estaciones.
Inventario
Cámaras, RFID o lectores para verificar ubicaciones.
Inspección industrial
Captura visual, térmica, acústica o ambiental.
Vigilancia
Patrullaje, presencia, verificación y registro.
Hospitales y servicios
Entrega interna, guía y transporte de suministros.
Agricultura y exterior
Monitoreo e inspección adaptados a terreno y clima.
Criterios
Qué definir antes de comprar o desarrollar
Entorno
Interior, exterior, piso, pendientes, polvo, luz y lluvia.
Carga y autonomía
Peso, centro de gravedad, velocidad, batería y recarga.
Precisión
Parada, repetibilidad y acoplamiento a estaciones.
Conectividad
Wi‑Fi, 4G/5G, APIs, WMS, MES, ERP y control de flota.
Latencia de IA
Resolución, FPS, modelos, consumo y cómputo local.
Seguridad operacional
Personas, frenado, zonas, carga y pérdida de señal.
Implementación
Ruta práctica
1
Define misión
Tarea, entorno, carga, recorrido y frecuencia.
2
Diseña plataforma
Base, motores, batería, sensores y cómputo.
3
Integra autonomía
ROS 2, SLAM, navegación, IA y flota.
4
Valida en campo
Rutas, obstáculos, seguridad y mantenimiento.
Preguntas frecuentes
Dudas sobre robots móviles autónomos
¿Qué es un robot móvil autónomo con IA?
Es una plataforma capaz de percibir, localizarse, planificar rutas, evitar obstáculos y ejecutar tareas con cierto grado de decisión automática.
¿Qué diferencia hay entre AGV y AMR?
Un AGV suele seguir rutas fijas; un AMR utiliza mapas y sensores para navegar y recalcular trayectorias.
¿Qué sensores necesita?
Puede combinar LiDAR, cámaras, profundidad, ultrasonido, encoders, IMU, GPS, RTK o UWB.
¿Qué es SLAM?
Es el proceso de construir o actualizar un mapa mientras el robot estima su propia posición.
¿Puede trabajar sin internet?
Muchas funciones pueden ejecutarse localmente; la nube es opcional para gestión, analítica y actualizaciones.
¿Para qué sirve ROS 2?
ROS 2 conecta sensores, algoritmos, navegación, control y comunicaciones mediante componentes modulares.
¿Robotia.mx vende AMR?
Robotia.mx funciona como plataforma de información y conexión comercial para proyectos de robótica, automatización e IA.
Siguiente paso
¿Necesitas un robot móvil autónomo con IA?
Describe tarea, entorno, carga, velocidad, autonomía, precisión, sensores, integración y seguridad.