Robots que pueden ver a la vuelta de la esquina: cómo la inteligencia artificial y el radar están cambiando la robótica autónoma

Los robots empiezan a anticipar el mundo antes de verlo. Un nuevo sistema que combina radar e inteligencia artificial les permite reconstruir lo que hay tras una esquina y tomar decisiones más seguras en tiempo real.

Por Enrique Coperías, periodista científico

HoloRadar utiliza ondas de radio para ver a la vuelta de la esquina y detectar personas ocultas en intersecciones en forma de T como esta.
Crédito: Sylvia Zhang / Penn Engineering

Un sistema que permite a los robots ver lo que está oculto

La escena parece sacada de la ciencia ficción: un robot se aproxima a una esquina y, antes de doblarla, ya sabe qué hay al otro lado. Detecta un pasillo, una pared, incluso la silueta de una persona oculta. No ha usado cámaras ni espejos, ni tampoco un mapa previo del lugar.

Ha visto lo invisible gracias a señales de radio e inteligencia artificial (IA). Esa es la promesa de HoloRadar, un sistema desarrollado por investigadores de la Universidad de Pensilvania, en Estados Unidos, que permite reconstruir en tres dimensiones espacios ocultos fuera del campo de visión directa de un robot.

La capacidad de ver más allá de lo visible ha sido durante décadas uno de los grandes desafíos de la robótica. Los robots autónomos, desde vehículos hasta máquinas de rescate o asistentes domésticos, dependen de sensores como cámaras o láseres para orientarse. Pero estos dispositivos tienen una limitación fundamental: solo captan lo que está a la vista. Si un objeto, una persona o una estructura queda detrás de una esquina o de un obstáculo, desaparece del mapa.

Útil para coches autónomos y robots de rescate

Ese problema no es trivial. Un coche autónomo que se acerca a un cruce puede encontrarse con peatones ocultos tras un edificio. Un robot de rescate que avanza entre escombros podría chocar con obstáculos invisibles.

No cabe duda de que en entornos complejos y cambiantes, la capacidad de anticipar lo que hay detrás de una esquina puede marcar la diferencia entre la seguridad y el accidente.

🗣️ «Los robots y los vehículos autónomos necesitan ver más allá de lo que tienen directamente delante. Esta capacidad es esencial para ayudar a los robots y a los vehículos autónomos a tomar decisiones más seguras en tiempo real», explica Mingmin Zhao, profesor de Ciencias de la Computación e Información y autor principal del estudio.

HoloRadar se apoya en equipos de escaneo compactos y ágiles, lo que facilita su aplicación en entornos reales. Cortesía: Sylvia Zhang, Penn Engineering

Por qué ver más allá de la línea de visión es clave para la robótica

El sistema presentado por los investigadores estadounidenses se basa en una idea conocida desde hace tiempo en física: las ondas de radio pueden rebotar en superficies y transportar información sobre espacios que no están en línea directa de visión (Non-Line-of-Sight o NLOS). A diferencia de la luz visible, que se dispersa con facilidad al chocar con paredes rugosas, las señales de radio tienen longitudes de onda mucho mayores y se reflejan de forma más predecible, como si las superficies fueran espejos.

Eso significa que una señal emitida por un radar puede rebotar en una pared, colarse en un espacio oculto, chocar con un objeto y regresar al sensor siguiendo el camino inverso. Aunque el objeto esté fuera del campo visual, la señal transporta pistas sobre su posición y forma. Durante años, distintos grupos han intentado aprovechar ese fenómeno para detectar objetos ocultos.

Sin embargo, la mayoría de los sistemas solo lograban localizar algo detrás de la esquina —por ejemplo, la presencia de una persona— sin reconstruir el entorno completo.

«Como las ondas de radio son mucho más grandes que las diminutas variaciones de la superficie de las paredes, esas superficies se convierten en espejos que reflejan las señales de radio de formas predecibles», señala Haowen Lai, doctorando y coautor del trabajo.

Cómo funciona HoloRadar: usar ondas de radio para ver lo invisible

HoloRadar pretende dar un paso más allá: reconstruir en tres dimensiones todo el espacio oculto, no solo detectar objetos aislados. El objetivo es que un robot no solo sepa que hay algo al otro lado de la esquina, sino que pueda ver la geometría del lugar: paredes, pasillos, estructuras e incluso personas.

🗣️«Es similar a cómo los conductores humanos a veces se apoyan en los espejos situados en intersecciones con visibilidad reducida. Como HoloRadar utiliza ondas de radio, el propio entorno se llena de espejos, sin necesidad de modificarlo», dice Lai.

Para lograrlo, el sistema combina radar de ondas milimétricas —similar al que usan algunos coches autónomos— con modelos de inteligencia artificial entrenados para interpretar las señales reflejadas. El proceso se desarrolla en dos etapas:

1️⃣ El sistema analiza los ecos de radio y genera lo que los investigadores describen como imágenes de distancia de alta resolución, capaces de capturar múltiples rebotes de las señales. Es como si el radar se convirtiera en un lídar capaz de recibir varias reflexiones por cada rayo emitido.

El desafío es que esas señales llegan mezcladas y distorsionadas. Cuando una onda rebota varias veces, el radar puede interpretar la posición del objeto como si estuviera en un lugar equivocado, como una imagen reflejada en un espejo. La primera fase del sistema se encarga de estimar las distancias recorridas por cada rebote y reconstruir una especie de mapa provisional del entorno, aunque todavía espejado o deformado.

2️⃣ La segunda fase es la que convierte ese mapa preliminar en una reconstrucción física realista. Mediante un modelo guiado por las leyes de la física de la reflexión, el sistema calcula cómo se han producido los rebotes y deshace el efecto espejo para situar cada punto en su posición verdadera. Es un proceso similar a reconstruir un objeto a partir de su reflejo en varios espejos, pero automatizado mediante algoritmos y aprendizaje automático.

🗣️«En cierto sentido, el desafío es similar a entrar en una sala llena de espejos. Ves muchas copias del mismo objeto reflejadas en distintos lugares, y la parte difícil es averiguar dónde están realmente las cosas. Nuestro sistema aprende a invertir ese proceso de una manera basada en la física», explica Zitong Lan, doctorando y coautor del estudio.

HoloRadar reconstruye escenarios tridimensionales a partir de los rebotes de las ondas de radio en el entorno. Cortesía: WAVES Lab, Penn Engineering

Resultados: detectar personas y espacios ocultos con alta precisión

El resultado es una reconstrucción tridimensional coherente del entorno, que incluye tanto lo visible como lo oculto. Según los experimentos realizados por el equipo, el sistema puede reconstruir con precisión espacios detrás de esquinas en distintos edificios y detectar la presencia de personas ocultas con un alto grado de exactitud.

Para probar la tecnología, los investigadores montaron el radar en un robot móvil y recopilaron datos en 32 esquinas de cinco edificios diferentes. En cada escenario, una persona se situaba fuera del campo de visión directo del robot para simular una situación real. El sistema fue capaz de reconstruir la geometría de los espacios y detectar a los individuos ocultos con una precisión notable, superando claramente a otros modelos de referencia basados en visión artificial.

🗣️ «HoloRadar está diseñado para funcionar en los entornos en los que realmente operan los robots. Este sistema es móvil, funciona en tiempo real y no depende de condiciones de iluminación controladas», subraya Zhao.

En las pruebas, la reconstrucción tridimensional alcanzó niveles de concordancia elevados con el entorno real, y la detección de personas ocultas logró tasas de precisión cercanas al 90% y de recuerdo superiores al 97%, con errores de localización de apenas unos centímetros. Estos resultados sugieren que la tecnología podría permitir a robots y vehículos anticipar obstáculos y movimientos antes de que entren en su campo visual.

El sistema también demostró funcionar en distintos tipos de esquinas —en forma de L, de T o en cruces— y con diferentes materiales y niveles de atenuación de la señal. Aunque las condiciones influyen en la calidad de la reconstrucción, la tecnología mantiene un rendimiento estable incluso cuando las señales se debilitan.

Aplicaciones: coches autónomos, industria y rescate

🚗 Vehículos autónomos: permitiría detectar peatones o ciclistas ocultos antes de girar en una intersección.

🏭 Robots industriales: mejoraría la seguridad en fábricas y almacenes con entornos complejos.

🚒 Emergencias y rescate: ayudaría a explorar edificios dañados sin exponer a rescatistas.

Más allá de la robótica, la investigación apunta hacia una transformación más amplia de la percepción artificial. Durante décadas, la visión por ordenador se ha basado en cámaras y sensores ópticos. HoloRadar sugiere que el futuro podría incluir sistemas híbridos capaces de ver mediante múltiples tipos de señales, combinando luz, radio y algoritmos para construir una percepción más completa del mundo.

El futuro: robots con percepción anticipatoria

Sin embargo, los autores reconocen que aún existen limitaciones. El sistema se ha probado principalmente en interiores y en entornos relativamente controlados. Llevar esta tecnología al exterior implicará enfrentarse a mayores distancias, interferencias y objetos en movimiento rápido. Además, la reconstrucción de formas humanas aún puede mejorar si se incorporan modelos más detallados del cuerpo.

🗣️«Este es un paso importante para dotar a los robots de una comprensión más completa de su entorno. Nuestro objetivo a largo plazo es permitir que las máquinas operen de forma segura e inteligente en los entornos dinámicos y complejos por los que los humanos nos movemos cada día», concluye Zhao.

Aun así, el avance es significativo. La posibilidad de que máquinas autónomas perciban lo que ocurre fuera de su campo visual inmediato supone un salto cualitativo en seguridad y autonomía. En cierto modo, la tecnología acerca a los robots a una forma de percepción “anticipatoria”, capaz de inferir el mundo más allá de lo visible.

En el imaginario popular, ver a través de paredes o alrededor de las esquinas ha sido durante mucho tiempo un poder reservado a superhéroes o dispositivos de espionaje futurista. Hoy, gracias a la combinación de radar, aprendizaje automático e inteligencia artificial, esa capacidad empieza a tomar forma en laboratorios de ingeniería.

Si los resultados continúan avanzando, no sería extraño que en unos años los robots —y quizá también los coches— puedan moverse por el mundo con una ventaja que hasta ahora solo tenían los humanos: la intuición de lo que hay al doblar la esquina.▪️(11-febrero-2026)

Preguntas&Respuestas: Robots y visión

🤖 ¿Qué es HoloRadar?
Un sistema que permite a robots reconstruir espacios ocultos en 3D usando radar e inteligencia artificial.

🤖 ¿Puede un robot ver detrás de una esquina?
Sí. Mediante rebotes de ondas de radio y algoritmos de IA, HoloRadar puede detectar y reconstruir lo que hay fuera de la línea de visión.

🤖 ¿Para qué sirve esta tecnología?
Para mejorar la seguridad de coches autónomos, robots industriales y sistemas de rescate.

🤖 ¿Funciona en oscuridad?
Sí. Al usar ondas de radio, no depende de la iluminación.

• Información facilitada por la Penn Engineering

• Fuente: Haowen Lai, Zitong Lan, Mingmin Zhao. HoloRadar: Non-Line-of-Sight 3D Reconstruction with Radar. https://waves.seas.upenn.edu/projects/holoradar/