¿Cómo funcionan los algoritmos de mapeo y navegación en los robot aspiradores?

05 Ağu 14:18

Hace un año probé con el Roborock S7 y, al poco de instalarlo, me di cuenta de que el proceso de mapeo no es magia de los drones, sino una cadena bastante lógica. Primero el robot hace un barrido “ciego” usando su LIDAR giratorio; cada pulso mide distancia y, combinando ángulos, genera una nube de puntos que el módulo SLAM convierte en un mapa raster de 5 cm por celda. Ese mapa se guarda en la memoria flash y, mientras limpio, la unidad sigue escaneando con sus sensores infrarrojos y el mismo LIDAR para actualizarlo en tiempo real: si detecta una zona que antes estaba marcada como “libre” pero ahora hay un mueble nuevo, la celda cambia a “obstáculo” y el algoritmo de planificación (A* o D*) recalcula la trayectoria. En cuanto a evasión de obstáculos, los métodos más comunes son el “bump‑and‑turn”, que usa los colisionadores mecánicos para retroceder y girar, y la detección por visión (cámaras con detección de bordes) que permite esquivar objetos bajos sin tocar. La IA entra cuando el robot aprende de los patrones de uso: usando redes neuronales ligeras, reconoce áreas de alta suciedad (por la cantidad de partículas detectadas) y adapta la frecuencia de paso, e incluso predice la mejor hora de paso según el historial de tráfico en la casa. En mi caso, después de unas semanas el S7 empezó a dedicar más tiempo a la zona de la cocina, donde siempre había restos de comida, y a evitar la zona del pasillo cuando el gato se cruzaba, todo sin que tuviera que re‑programarlo manualmente.