Navegación SLAM: qué es y cuál es su impacto en la robótica

La navegación SLAM en robótica ofrece una solución a una de las mayores dificultades en el desarrollo de robots autónomos: desplazarse, orientarse y adaptarse al entorno sin intervención externa. Los avances tecnológicos están llevando a los robots a interactuar de modo cada vez más preciso con el mundo que los rodea, mejorando su capacidad para operar de manera autodirigida.

En este artículo te explicamos en qué consiste la navegación SLAM, qué tecnologías la hacen posible y en qué sectores se aplica. También conocerás un caso real de uso en logística industrial.

¿En qué consiste la navegación SLAM?

En robótica, SLAM es el acrónimo en inglés de simultaneous localization and mapping, que en español se traduce como localización y mapeo simultáneo. Se trata de una técnica mediante la cual un robot o vehículo autónomo estima de forma conjunta y recursiva su trayectoria y el mapa del entorno utilizando datos obtenidos de sus sensores. Esta estimación se actualiza constantemente a medida que el robot se desplaza, sin necesidad de contar con un mapa previo.

Uno de los retos de la robótica autónoma es lograr un movimiento automático y la realización de tareas en contextos cambiantes y desconocidos. La navegación SLAM permite que las máquinas se muevan sin disponer de un mapa preexistente, adecuándose dinámicamente a su entorno.

¿Cómo funciona la navegación SLAM?

Uno de los primeros pasos en la navegación SLAM es la recopilación de datos mediante sensores que capturan información sobre la posición y el entorno del robot, como cámaras, sensores de imagen avanzados, escáneres láser LiDAR, sonares o cualquier dispositivo que mida variables como la distancia. Además, se apoya en métodos estadísticos y algoritmos que reducen los errores de localización y facilitan el mapeo en tiempo real. Suelen emplearse sensores ultrasónicos para que el vehículo autónomo detecte obstáculos cercanos.

Una vez que los sensores han recogido los datos, el software se encarga de procesar esta información y encontrar puntos de referencia en el entorno. Existen numerosos tipos de programas y algoritmos que realizan esta tarea, desde sistemas simples hasta procesos de coincidencia de escaneos complejos. Sin embargo, todos comparten un mismo objetivo: interpretar los datos de los sensores para construir un mapa del medio circundante y ayudar al robot a saber dónde está.

La navegación SLAM genera un mapa del espacio y estima la ubicación de la máquina. Calcula la posición inicial del dispositivo y, conforme se desplaza, recoge nuevos datos de los sensores de a bordo. Al repetir estos pasos de manera continua, este sistema puede seguir el recorrido del robot y elaborar mapas cada vez más detallados. Dependiendo del enfoque y el algoritmo utilizado —como FastSLAM, ORB-SLAM o Hector SLAM—, se pueden generar mapas métricos altamente precisos o mapas topológicos. Igualmente, al combinar datos sensoriales con inteligencia artificial, el robot puede analizar su entorno y tomar decisiones informadas en tiempo real.

Para que un sistema SLAM funcione de modo efectivo, es fundamental que todos sus componentes trabajen coordinadamente —sensores, software, el propio vehículo y otros sistemas de procesamiento—. Aunque la tecnología concreta puede variar según el uso que se le quiera dar, todos los elementos deben integrarse perfectamente para lograr una navegación fiable.

Tipos de sensores SLAM (LiDAR y vSLAM)

La técnica SLAM actúa como los "ojos" de los robots, permitiéndoles interpretar el espacio que los rodea y ubicarse dentro de él. Suelen emplearse dos tipos de sensores:

• LiDAR. Sensores muy valorados por su alta precisión y por haber sido desarrollados, probados y optimizados a lo largo del tiempo. Miden distancias empleando pulsos de láser, pudiendo operar incluso en zonas con poca luz.
• Visual SLAM (o vSLAM). En lugar de láseres, se usan cámaras que capturan y procesan imágenes del entorno. Pueden adaptarse a diversos escenarios, desde ambientes bien iluminados hasta aquellos con condiciones dinámicas.

Cada tipo de sensor aporta ventajas específicas al sistema SLAM. Su elección depende del área de trabajo, los requisitos del robot y el nivel de precisión que se desea alcanzar.

¿Dónde se utiliza el sistema SLAM?

A medida que se desarrollan componentes que contribuyen a la navegación robótica inteligente, el sistema SLAM se está aplicando en un número creciente de sectores. Algunos de estos usos ya son una realidad, mientras que otros representan un futuro aún en desarrollo, en el que lo físico y lo digital se integran con fluidez:

• Vehículos autónomos. La tecnología SLAM es fundamental para la navegación de coches sin conductor, al hacer posible que se desplacen con seguridad, detecten obstáculos en tiempo real, optimicen sus rutas y respondan a cambios en un marco urbano o en carretera.
• Robots móviles autónomos industriales. La navegación SLAM también se aplica en robots que operan en almacenes o fábricas. Estos sistemas utilizan esta tecnología para trasladar materiales de un punto a otro dentro de una instalación, previniendo colisiones y adecuándose a los cambios.
• Limpieza. Los robots de limpieza se mueven por su área asignada, ya sea un hogar, una oficina, un hospital o una instalación industrial, identificando y evitando obstáculos sin necesidad de intervención humana.
• Arqueología y minería. Pueden emplearse robots terrestres y drones dotados de sensores de navegación SLAM para mapear yacimientos y minas. Estos sistemas exploran terrenos difíciles de acceder, generando mapas tridimensionales sin realizar excavaciones.
• Medicina y cirugía. El algoritmo SLAM se aplica en procedimientos quirúrgicos mínimamente invasivos, facilitando la navegación precisa de instrumentos dentro del cuerpo humano.

Navegación SLAM en logística

Un ejemplo de implementación de la tecnología SLAM en logística son los robots móviles autónomos (AMR), que la usan para desplazarse de forma segura y funcional por los almacenes. Los vehículos reaccionan ante la distribución cambiante del entorno para impulsar una gestión de almacenes avanzada: su misión consiste en transportar cargas entre dos puntos sin asistencia externa, a partir de rutas dinámicas generadas por un software que optimiza los movimientos.

Suelen intervenir dos tipos de software: el de software de gestión de flotas ─que coordina y supervisa el movimiento de los AMR en tiempo real─ y el software de gestión de almacenes ─encargado de organizar las operaciones logísticas, como la ubicación de inventario, la asignación de tareas y la planificación de pedidos─. Ambos sistemas se comunican entre sí para garantizar un flujo de trabajo eficiente y sin interrupciones.

Los robots móviles de Mecalux están equipados con un escáner LiDAR para explorar el entorno y con sensores de ultrasonidos que identifican objetos dispuestos a nivel del suelo. Gracias a la técnica SLAM, pueden crear mapas dinámicos y evitar obstáculos, lo que mejora la flexibilidad y la productividad en operaciones logísticas complejas. 

La navegación SLAM representa un avance determinante en el desarrollo de robots autónomos capaces de desenvolverse en ámbitos reales con seguridad y sin supervisión constante. Al combinar de forma coordinada sensores, algoritmos y software, esta tecnología posibilita que las máquinas se adecuen dinámicamente a escenarios complejos, que van desde la logística hasta la medicina o la exploración. Con la evolución constante de los algoritmos SLAM y su integración con inteligencia artificial, es previsible que su aplicación se extienda aún más, marcando el camino hacia una robótica más inteligente y autónoma.