Estudio de nuevos algoritmos aplicando inteligencia artificial para sistemas robóticos en entorno industrial

• Autores: Miguel Ángel López Fuster
• Directores de la Tesis: Arturo Morgado Estévez (dir. tes.) , Francisco Javier Badesa Clemente (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Cádiz ( España ) en 2026
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Lourdes Miró Amarante (presid.) , Blas Salvador Domínguez (secret.) , Luis Alejandro Camuñas Mesa (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  RODIN 
• Resumen

  • La Cuarta Revolución Industrial demanda una transición hacia la fabricación flexible, donde los sistemas robóticos deben operar con una autonomía y adaptabilidad sin precedentes. La Inteligencia Artificial (IA) emerge como la tecnología habilitadora para esta transformación, aunque su aplicación efectiva se enfrenta a dos desafíos fundamentales: la necesidad de una percepción del entorno robusta y asequible, y la garantía de una colaboración humano-robot (HRC) segura y eficiente. La presente tesis doctoral aborda de manera integral ambos desafíos, proponiendo nuevos algoritmos de IA para avanzar en el estado del arte de la robótica industrial.

    En respuesta al primer desafío, esta tesis presenta un novedoso método basado en aprendizaje profundo que supera la dicotomía histórica entre el alto coste de los sensores 3D y la limitada fiabilidad de la visión 2D tradicional. Se desarrolla una arquitectura de IA que extrae información espacial tridimensional precisa a partir de imágenes monoculares de bajo coste, demostrando que es posible alcanzar una percepción geométrica robusta sin recurrir a hardware costoso. Al validar esta metodología en un caso de uso industrial, se demuestra su potencial para democratizar el acceso a la automatización flexible.

    En cuanto al segundo pilar, se aborda la limitación de los sistemas de seguridad colaborativa convencionales, que son de naturaleza inherentemente reactiva al actuar únicamente tras el contacto. En su lugar, se diseña e implementa un sistema de supervisión proactivo basado en visión artificial. Dicho sistema monitoriza el espacio de trabajo en tiempo real, detecta la presencia de operarios y adapta dinámicamente el comportamiento del robot para prevenir colisiones antes de que ocurran. Este enfoque permite una interacción más fluida y eficiente, sentando las bases para una colaboración verdaderamente segura e inteligente.

    Ambas contribuciones se validan experimentalmente a través de la implementación en una plataforma robótica, demostrando su viabilidad práctica y su potencial para habilitar una nueva generación de sistemas industriales más inteligentes, accesibles y seguros.