El trabajo estudia y desarrolla diversas técnicas que permiten a un robot aéreo de pequeñas dimensiones (drone) localizarse de forma autónoma en el interior de un edificio desconocido. Una de las principales dificultades para la localización de un drone dentro de un edificio es la imposibilidad de utilizar un sensor GPS para obtener su posición absoluta, como se realiza habitualmente en entornos exteriores. Además, la ausencia de contacto con el entorno y la rápida dinámica de su movimiento, complican también la localización respecto a otro tipo de robots terrestres.

En el trabajo fin de máster, se proponen y desarrollan varios métodos que permiten realizar un seguimiento de la trayectoria del drone y un mapa de su entorno fusionando la información recibida a través de la cámara y de la unidad inercial. Estas técnicas, conocidas en robótica como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) permiten que el drone vaya construyendo un mapa del entorno a medida que se mueve por él, y que se mantenga correctamente localizado dentro de dicho mapa. Las técnicas desarrolladas han sido validadas experimentalmente utilizando un drone comercial de bajo coste.

Este tipo de tecnologías encuentran su principal campo de aplicación en el área de la supervisión, vigilancia y rescate en edificios desconocidos, por ejemplo en situaciones de catástrofe. En este contexto, el uso de robots aéreos tiene importantes ventajas respecto a los habituales robots terrestres, gracias a su mayor maniobrabilidad y capacidad de movimiento en zonas de difícil acceso o de peligro para las personas.

Para la concesión del Premio Robotnik al Mejor Trabajo Fin de Máster se han tenido en cuenta la innovación aportada por el trabajo así como la validación experimental de los resultados y el número y calidad de las publicaciones derivadas a partir del mismo.

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