| Sumario: | Los sistemas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) han ganado importancia en diversas aplicaciones debido a su capacidad para operar en entornos peligrosos o de difícil acceso. Sin embargo, la navegación segura y eficiente en entornos complejos como áreas urbanas o interiores de edificios plantea desafíos significativos en términos de percepción del entorno. La percepción precisa del entorno circundante es fundamental para que un UAV pueda construir un mapa 3D, detectar y evitar obstáculos, localizar puntos de interés y planificar trayectorias de vuelo seguras. Para abordar estos desafíos, los sistemas UAV integran una variedad de sensores, como cámaras RGB y de profundidad, radares, lídares y sensores in-erciales. Estos sensores permiten capturar información visual, geométrica y de movimiento del entorno. Además, se emplean técnicas avanzadas de procesamiento de señales, visión por computadora, aprendizaje automático y fusión sensorial para interpretar los datos de los sensores y construir una representación precisa del entorno en 3D. En el trabajo presentado, se logró generar una propuesta para la exploración de caminos en el interior de un espacio mediante la detección de puertas y pasillos utilizando YOLO, en conjunto con la estimación de fondo monocular. Se validaron los caminos y, con esta información, se generaron mapas para explorar un territorio. Se obtuvo una tasa de acierto del 86,9%, con algunos falsos positivos donde el modelo no detectó correctamente la profundidad. El mapa generado guarda un historial del agente que ha explorado el territorio, sirviendo como una opción para integrar con algoritmos de enjambre.
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