La percepción es un componente esencial en los sistemas robóticos autónomos, ya que permite transformar datos sensoriales en conocimiento sobre el entorno y sobre el propio estado del robot, lo que posibilita capacidades avanzadas de autonomía. En robots móviles, manipuladores, plataformas aéreas o marinas, la percepción constituye el punto de partida para la planificación, la toma de decisiones y el control en entornos reales y dinámicos. 

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En esta charla se aborda el diseño, la implementación y la validación de algoritmos de percepción como parte de arquitecturas integrales de sistemas robóticos autónomos. Se analizan distintos enfoques para la adquisición y el procesamiento de datos reales y simulados, así como la integración de técnicas de visión por computador, fusión sensorial y aprendizaje automático en tareas clave como la detección y segmentación de objetos, el seguimiento, la localización y la construcción de representaciones del entorno. 

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A través de ejemplos representativos, se muestra cómo la combinación de métodos clásicos y técnicas basadas en inteligencia artificial contribuye a mejorar la conciencia situacional del robot y a facilitar la evaluación del comportamiento de los algoritmos en condiciones realistas. La charla pone el foco en la percepción como elemento clave dentro del diseño de sistemas robóticos autónomos, destacando los retos actuales y las oportunidades que ofrece la integración de IA en este contexto.