Segmentación semántica basada en ResNet embarcada en vehículo robótico para búsqueda y rescate
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13810Palabras clave:
percepción y detección, tecnología robótica, robótica de campo, Robots móviles autónomos, Aprendizaje automático, sistemas robóticos autónomosResumen
La percepción visual en robótica de búsqueda y rescate debe interpretar escenas no estructuradas, con iluminación variable y, además, mantener la ejecución en tiempo real en hardware embarcado. En este trabajo se presenta la implantación de SARNet en el robot móvil terrestre ARGO J8, una red de segmentación semántica basada en mecanismos de atención y orientada a escenarios de catástrofe. Para ello, se adapta la red incluyendo el reentrenamiento con sobremuestreo para equilibrar las clases críticas poco representadas y la integración del modelo en ROS 2 en una NVIDIA Jetson AGX Orin. El sistema captura imágenes RGB de una cámara ZED 2i, genera máscaras semánticas multiclase, estima la distancia y la orientación de las personas detectadas y muestra la información en una interfaz visual de apoyo al operador a 16,4 FPS, aunque puede superar los 30 FPS cuando se elimina la limitación del sensor de entrada y el postprocesado. El código está disponible en el repositorio https://github.com/lucasjuradomartinez-cyber/TFGLucas_ws.
Referencias
Alonso, I., Riazuelo, L., Murillo, A.C., 2020. MiniNet: an efficient semantic segmentation ConvNet for real-time robotic applications. IEEE Transactions on Robotics 36, 1340 – 1347. doi:10.1109/TRO.2020.2974099.
Bravo-Arrabal, J., Vázquez-Martín, R., Fernández-Lozano, J.J., García-Cerezo, A., 2026. Strengthening multi-robot systems for search and rescue: Co-designing robotics and communications toward 6g. IEEE Communications Standards Magazine 10, 305–312. doi:10.1109/MCOMSTD.2026.3678471.
Buda, M., Maki, A., Mazurowski, M.A., 2018. A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks. Neural Networks 106, 249–259. doi:10.1016/j.neunet.2018.07.011.
Casper, J., Murphy, R.R., 2003. Human-robot interactions during the robot-assisted urban search and rescue response at the world trade center. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 33, 367–385. doi:10.1109/TSMCB.2003.811794.
De Nóbrega-Buyón, K., Fernández-Lozano, J.J., Vázquez-Martín, R., 2025. Modelado y simulación de un robot móvil en entornos naturales mediante ROS2 y Unity3D. Jornadas de Automática 46. doi:10.17979/ja-cea.2025.46.12187.
Guo, X., Liu, T., Li, Y., Lin, Z., Deng, Z., 2025. TUNI: Real-time rgb-t semantic segmentation with unified multi-modal feature extraction and cross-modal feature fusion. arXiv preprint arXiv:2509.10005 doi:10.48550/arXiv.2509.10005.
Hartley, R., Zisserman, A., 2004. Multiple View Geometry in Computer Vision. 2 ed., Cambridge University Press.
He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J., 2016. Deep residual learning for image recognition, in: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 770–778. doi:10.1109/CVPR.2016.90.
Morales, J., Vázquez-Martín, R., Mandow, A., Morilla-Cabello, D., García-Cerezo, A., 2021. The UMA-SAR Dataset: Multimodal data collection from a ground vehicle during outdoor disaster response training exercises. The International Journal of Robotics Research 40, 835–847. doi:10.1177/02783649211004959.
Murphy, R.R., 2014. Disaster Robotics. The MIT Press. doi:10.7551/mitpress/9407.001.0001.
Orbea, D., Ulloa, C.C., Cerro, J.d., Barrientos, A., 2024. Mobile victim signs monitoring through non-invasive robotic system. Lecture Notes in Networks and Systems 1114 LNNS, 141 – 153. doi:10.1007/978-3-031-70722-3_15.
Ramon-Soria, P., Gomez-Tamm, A., Garcia-Rubiales, F., Arrue, B., Ollero, A., 2019. Autonomous landing on pipes using soft gripper for inspection and maintenance in outdoor environments, in: IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 5832 – 5839. doi:10.1109/IROS40897.2019.8967850.
Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T., 2015. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015, Springer. pp. 234–241. doi:10.1007/978-3-319-24574-4_28.
Salas-Espinales, A., Vázquez-Martín, R., García-Cerezo, A., Mandow, A., 2023. SAR Nets: An Evaluation of Semantic Segmentation Networks with Attention Mechanisms for Search and Rescue Scenes, in: IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics, IEEE. pp. 139–144. doi:10.1109/SSRR56537.2023.10400741.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Lucas Jurado-Martínez, Ricardo Vázquez Martín, Anthony Mandow

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.