CASTELLÓ. La Cátedra Smart Ports, creada por iniciativa de la Universitat Jaume I y la Autoridad Portuaria de Castellón con el respaldo de Puertos del Estado, ha distinguido el trabajo presentado por Inés Pérez Edo (Universitat Jaume I) con el III Premio Cátedra Smart Ports al Mejor Trabajo Final de Grado, dotado con 1.000 euros, por el trabajo titulado ‘Percepción, aproximación y agarre robótico autónomo subacuático de tuberías usando visión monocular’. Hasta el momento, el mantenimiento de infraestructuras sumergidas, como tuberías, emisarios o cimentaciones, ha dependido casi exclusivamente de buzos especializados, una labor que conlleva riesgos elevados, costes operativos significativos y limitaciones de visibilidad que condicionan la eficiencia.
En este contexto, la investigación realizada por la alumna del Grado en Inteligencia Robótica de la Universitat Jaume I presenta un avance disruptivo: el uso de robots autónomos equipados con inteligencia artificial para realizar tareas de mantenimiento bajo el agua de forma independiente. Uno de los mayores obstáculos para la automatización submarina es la percepción. El medio marino es hostil para los sensores, ya que la luz se absorbe rápidamente, las partículas en suspensión reducen el contraste y las corrientes pueden desestabilizar el robot.
La solución propuesta en este trabajo destaca por su eficiencia técnica al utilizar visión monocular. A diferencia de los sistemas que requieren múltiples cámaras o sensores láser, esta tecnología permite que el robot ‘entienda’ su entorno utilizando una única cámara estándar. Para lograrlo, se han implementado algoritmos de Deep Learning de última generación, específicamente el modelo YOLOv8 (You Only Look Once), capaz de detectar y segmentar tuberías en tiempo real con una precisión asombrosa, incluso en condiciones de visibilidad reducida.
Resultados: precisión y autonomía en el agarre
El punto destacado del trabajo galardonado por la comisión de valoración de los III Premios Cátedra Smart Ports reside en la integración de la percepción visual con el control del movimiento. El sistema desarrollado no solo identifica la tubería, sino que calcula de forma autónoma la trayectoria de aproximación y la orientación necesaria para que el brazo robótico realice un agarre seguro.
Los resultados obtenidos en entornos de simulación demuestran que el robot, un BlueROV2 modificado, es capaz de detectar y clasificar objetos submarinos con una fiabilidad superior al 90% en diversas condiciones lumínicas; seguir trayectorias dinámicas para aproximarse al objetivo sin intervención humana; y, finalmente, ejecutar maniobras de agarre precisas, sentando las bases para futuras intervenciones complejas como el ensamblado de piezas o la reparación de fugas.
Asimismo, un hito fundamental de esta investigación fue la validación del sistema en escenarios reales, trascendiendo los entornos controlados de laboratorio. Se llevaron a cabo pruebas de percepción específicas en las aguas del puerto de Castellón, utilizando un conjunto de datos de 55 imágenes que el modelo de inteligencia artificial no había visualizado durante su fase de entrenamiento. Esta fase fue crucial para demostrar la capacidad de generalización del algoritmo, que logró identificar y segmentar las tuberías con éxito a pesar de no haber sido entrenado previamente con imágenes de esa ubicación específica.
Los resultados obtenidos en el puerto de Castellón confirman que la tecnología es robusta frente a la variabilidad de una dársena portuaria real, validando su potencial para pasar del entorno de experimentación, como el tanque del Cirtesu (Centro de Investigación en Robótica y Tecnologías Subacuáticas de la Universitat Jaume I), a aplicaciones operativas directas en el mantenimiento de infraestructuras sumergidas. Además, el trabajo de Inés Pérez Edo no solo ha sido validado académicamente, sino que parte de sus hallazgos han sido presentados en el foro especializado Automar de las Jornadas de Automática, subrayando su relevancia para la robótica marina actual.
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