MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 588 / SEPTIEMBRE 2026 25 Tiempos promedio de toma de muestra por evento La toma de muestras en el sistema robótico autónomo posee un proceso crítico que depende de múltiples factores ambientales y operativos. La eficiencia del sistema de adquisición de datos se evalúa en función de los tiempos necesarios para realizar la toma de muestra en eventos consecutivos, considerando la variabilidad en el entorno de operación. En el presente estudio, se analizaron los tiempos promedio de toma de muestras durante 30 eventos consecutivos ejecutados por el robot autónomo en un entorno subterráneo simulado. Los resultados, representados en la Figura 10, muestran que los tiempos de adquisición varían entre los eventos, debido a factores como la irregularidad del terreno, interferencias por partículas suspendidas, y cambios en la visibilidad. Distribución de los tiempos de muestreo Los tiempos promedio de muestreo se concentraron principalmente en el rango de 10 a 14 segundos en la mayoría de los eventos, lo que indica un comportamiento consistente y eficiente del sistema. Sin embargo, se observaron casos atípicos. Por ejemplo, el evento 1 alcanzó un tiempo máximo cercano a 18.5 segundos, mientras que el evento 16 presentó el menor valor, con aproximadamente 8.4 segundos. Estas variaciones son indicativas de la sensibilidad del algoritmo de adquisición frente a cambios dinámicos en el entorno, como irregularidades del terreno, interferencias por gases o polvo, y fluctuaciones en la visibilidad del entorno, que pueden requerir la repetición de lecturas para asegurar la precisión de los datos. Factores que afectan los tiempos de toma de muestra En los eventos 1, 2 y 30, se observaron los tiempos de adquisición más elevados, lo cual podría estar relacionado con zonas del túnel que presentan una alta concentración de partículas suspendidas o interferencias en los sensores de escaneo, lo que obliga al robot a realizar lecturas adicionales para asegurar la calidad de los datos. En contraste, los eventos 16, 23 y 27 presentaron los tiempos de muestreo más bajos, lo que sugiere condiciones más favorables para la captura rápida de datos, posiblemente asociadas a zonas con geometría regular, buena iluminación o señalización térmica que facilita la detección precisa. Resultados de la simulación de detección de zonas de muestreo y navegación autónoma La detección automatizada de zonas de muestreo constituye una función crítica en sistemas robóticos orientados a la exploración subterránea, ya Figura 8. Ejecución continua Gazebo – ROS. Figura 9. Precisión de localización SLAM durante operación.
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