🔬 Un equipo de la Universidad Dokuz Eylül presentó dos algoritmos para localizar y orientar varios robots de RoboCup desde imágenes cenitales. En las pruebas, uno detectó robots y balón con un 98,17 % de mAP y procesó cada imagen en 12 ms dentro del flujo completo. Eso responde a las exigencias de sistemas multirrobot en tiempo real.
Ahmet Özkurt y Ayşe Ezgi Öztekin diseñaron un primer método que combina análisis de blobs y segmentación HSV para ubicar robots. Después, dos redes neuronales ligeras, RoboCup-I y RoboCup-II, estiman el rumbo de robots de un solo color.
El segundo método comparó SSD-MobileNetV2 y RFB-ULGFD para detectar robots y balón. RFB-ULGFD, con imágenes de 480 × 360, alcanzó 98,17 % de mAP con 4 ms de inferencia en GPU. Su algoritmo trigonométrico basado en color obtuvo un MSE de 2,06 grados en datos sintéticos y tardó entre 6 y 15 ms en CPU.
✅ El trabajo sugiere una vía rápida para que los sistemas multirrobot conozcan dónde están sus jugadores y hacia dónde miran. El límite clave es que el error de rumbo de 2,06 grados se midió en datos sintéticos, por lo que ese resultado no describe por sí solo el rendimiento con imágenes reales.
