MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 588 / SEPTIEMBRE 2026 24 mite validar la correspondencia entre el entorno físico simulado y la representación digital generada por el sistema de navegación autónoma. A medida que el robot se desplaza dentro del túnel, los datos del sensor LaserScan son procesados para crear un mapa actualizado del entorno en tiempo real. La simulación y la reconstrucción simultánea aseguran que el robot pueda navegar de manera autónoma y eficiente, sin necesidad de GPS, lo que es fundamental en la minería subterránea y otros entornos sin infraestructura de geolocalización. Precisión de localización SLAM durante operación La localización precisa es un factor crucial en la operación de sistemas autónomos en entornos complejos y no estructurados, como las minas subterráneas. El algoritmo SLAM se utiliza para permitir que el robot autónomo se ubique en tiempo real y cree un mapa del entorno sin necesidad de señal GPS. Dada la naturaleza impredecible de los espacios subterráneos, con geometrías irregulares y condiciones ambientales cambiantes, es esencial que el sistema mantenga un alto nivel de precisión en todo momento para garantizar una navegación segura y eficiente. La Figura 9 muestra la evolución temporal del error de localización SLAM durante 60 minutos de desplazamiento continuo en un entorno subterráneo simulado, sin acceso a señal GPS. La variación del error en centímetros, calculada por el algoritmo SLAM mediante sensores Lidar 2D, odometría y procesamiento de imágenes, se visualiza a través de una curva en rojo. A lo largo del experimento, el sistema alcanzó un error medio de 3.82 cm, lo cual es adecuado para las tareas de navegación y exploración en espacios confinados. El análisis del comportamiento del sistema revela cuatro puntos críticos que reflejan su adaptabilidad frente a diversas condiciones operativas: Minuto 11 (Error: 2.76 cm): este valor relativamente bajo indica una trayectoria estable, probablemente dentro de un segmento rectilíneo bien referenciado. Las condiciones ideales para la triangulación de datos sensoriales permitieron una localización precisa en esta fase. Minuto 21 (Error: 5.20 cm): aquí se observa un incremento en el error, lo cual podría ser causado por irregularidades topográficas, giros pronunciados o deficiencias en la lectura de referencias visuales o térmicas. Este comportamiento muestra la respuesta del sistema ante cambios bruscos en la geometría del entorno. Minuto 34 (Error: 6.60 cm): este es el punto de mayor error registrado. Factores como superficies reflectantes, humo, vapor o estructuras con baja definición geométrica pueden haber dificultado la correspondencia de puntos en el mapa generado, lo que explica este pico de error. Minuto 51 (Error: 0.93 cm): este valor refleja un periodo de navegación altamente eficiente, donde el sistema se benefició de condiciones óptimas para la localización, como túneles rectos con geometría uniforme y una adecuada respuesta de los sensores. En conjunto, estos resultados validan la capacidad del sistema SLAM para mantener una precisión subdecimétrica en la mayoría del tiempo, a pesar de los picos ocasionados por factores ambientales y las perturbaciones comunes en entornos subterráneos. Esto asegura la fiabilidad de la navegación autónoma en aplicaciones críticas, como el monitoreo ambiental, las misiones de búsqueda y rescate, y la exploración minera. Figura 7. Reconstrucción Lidar.
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