La Cátedra Smart Ports, impulsada por la Universitat Jaume I y la Autoridad Portuaria de Castellón, ha galardonado a Inés Pérez Edo con el III Premio al Mejor Trabajo Final de Grado. El proyecto desarrolla una tecnología de robótica autónoma subacuática capaz de inspeccionar y reparar tuberías portuarias mediante visión artificial, reduciendo costes y riesgos laborales.

Un salto cualitativo en el mantenimiento de infraestructuras sumergidas

La gestión de activos submarinos, tales como emisarios, tuberías o cimentaciones, ha representado históricamente un desafío logístico y de seguridad para los gestores portuarios. Tradicionalmente, estas labores dependen de buzos especializados, lo que conlleva riesgos humanos elevados, costes operativos significativos y limitaciones técnicas derivadas de la baja visibilidad bajo el agua.

En respuesta a esta problemática, la investigación de la alumna del Grado en Inteligencia Robótica de la Universitat Jaume I (UJI) introduce un cambio de paradigma: la utilización de robots autónomos que operan sin intervención humana directa. Este avance se alinea con la estrategia de Puertos 4.0, buscando infraestructuras más conectadas y resilientes.

Tecnología de visión monocular y Deep Learning

El núcleo de la innovación reside en su sistema de percepción. El medio marino presenta obstáculos severos para la sensórica tradicional debido a la absorción de luz y la turbidez. A diferencia de soluciones costosas que requieren múltiples sensores láser, la propuesta premiada utiliza visión monocular. Esto permite al robot interpretar su entorno con una única cámara estándar.

Para lograr esta autonomía, se han implementado algoritmos de Deep Learning, específicamente el modelo YOLOv8 (You Only Look Once). Esta tecnología permite detectar y segmentar tuberías en tiempo real con una precisión notable, incluso en condiciones de visibilidad reducida, calculando la trayectoria de aproximación y la orientación para un agarre seguro.

Datos clave del proyecto y resultados técnicos

A continuación, se detallan las especificaciones y resultados obtenidos durante la fase de validación del proyecto:

Validación en entorno real: Del laboratorio al Puerto de Castellón

Uno de los hitos más relevantes valorados por la comisión de los premios ha sido la capacidad del sistema para trascender el entorno de laboratorio del CIRTESU (Centro de Investigación en Robótica y Tecnologías Subacuáticas). Las pruebas de campo se realizaron en las aguas del Puerto de Castellón.

Durante estas pruebas, el algoritmo demostró una alta capacidad de generalización al identificar tuberías utilizando un conjunto de datos que no había "visto" durante su entrenamiento. Esto confirma que la tecnología es robusta frente a la variabilidad de una dársena portuaria real, donde las corrientes y la iluminación cambian constantemente.

• Detección autónoma: Identificación de activos sin intervención humana.
• Navegación dinámica: Seguimiento de trayectorias complejas para aproximación.
• Manipulación precisa: Ejecución de maniobras de agarre, paso previo para reparaciones o ensamblajes.

La relevancia del trabajo de Inés Pérez Edo ha quedado patente también en el ámbito académico, siendo parte de sus hallazgos presentados en el foro especializado Automar de las Jornadas de Automática.

Claves y preguntas frecuentes sobre Robótica Portuaria Autónoma

¿Qué ventajas aporta la robótica autónoma frente a los buzos tradicionales?
Principalmente, elimina el riesgo vital para los operarios humanos en entornos peligrosos y reduce significativamente los costes operativos, permitiendo inspecciones más frecuentes y precisas sin depender de la visibilidad humana.

¿Qué es la visión monocular aplicada a la robótica submarina?
Es una tecnología eficiente que permite al robot "entender" y navegar su entorno utilizando una única cámara estándar, procesando las imágenes mediante Inteligencia Artificial (YOLOv8) en lugar de depender de costosos sistemas de múltiples sensores o láseres.

¿Está probada esta tecnología en entornos reales?
Sí. El proyecto ha sido validado con éxito en las aguas del Puerto de Castellón, demostrando que el algoritmo funciona correctamente con imágenes reales no vistas previamente, superando las limitaciones de los entornos controlados de laboratorio.