# TIAGo Base AI: investigar qué ve una base móvil cuando el lidar no basta

TIAGo Base AI combina lidar, dos cámaras RGB-D y cómputo NVIDIA para navegación en interiores. Revisamos percepción, rutas y la versión del software contratado.

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- Publicado: 2026-10-05
- Última actualización editorial: 2026-10-05
- Autoría: Redacción Robotica.es
- Categoría: Autónomos
- Etiquetas: PAL Robotics, TIAGo Base AI, robótica, desarrollo
- Idioma: es-ES

TIAGo Base AI es una plataforma móvil de PAL Robotics para investigar navegación y desarrollar transporte en interiores. Combina dos cámaras RGB-D, lidar e IMU con un ordenador y una GPU NVIDIA, según la descripción del fabricante.

La [presentación de la plataforma](https://pal-robotics.com/blog/tiago-base-ai-research-multi-sensor-navigation/) anuncia hasta 150 kg de carga útil. También explica que la información de profundidad de las cámaras puede incorporarse a la detección de obstáculos, complementando la observación del lidar.

## Comparar sensores con una misma escena

Un ejercicio de desarrollo puede observar un objeto situado a distinta altura o parcialmente fuera del plano de medida del lidar. La cámara de profundidad añade información espacial, pero hay que comprobar su cobertura, distancia y condiciones de iluminación en la ruta concreta. Disponer de varios sensores abre opciones de investigación; no elimina la necesidad de evaluar sus límites.

La [ficha técnica publicada en 2024](https://pal-robotics.com/wp-content/uploads/2024/09/TIAGo-Base-AI-Datasheet.pdf) describe navegación por puntos de interés, regiones prohibidas, rutas preferentes y herramientas de programación visual. También identifica ROS 1 Noetic y anuncia ROS 2 como una evolución futura en ese documento. Antes de contratar hay que confirmar qué versión se entrega actualmente, evitando transformar aquella previsión en una prestación acreditada.

Las [preguntas frecuentes de PAL](https://pal-robotics.com/who-we-are/faq/) destacan acceso al hardware mediante interfaces ROS y uso tanto por desarrolladores como mediante programación visual. Un proyecto debe concretar cuál de esas vías necesita y qué datos quiere registrar.

TIAGo Base AI resulta interesante cuando la tarea exige estudiar percepción y navegación sobre una base integrada. La carga, las rutas y la configuración de software forman parte de esa evaluación, además del número de sensores.

## Fuentes

- [PAL Robotics — TIAGo Base AI [en]](https://pal-robotics.com/blog/tiago-base-ai-research-multi-sensor-navigation/)
- [PAL Robotics — ficha técnica TIAGo Base AI [en]](https://pal-robotics.com/wp-content/uploads/2024/09/TIAGo-Base-AI-Datasheet.pdf)
- [PAL Robotics — configuración e interfaces [en]](https://pal-robotics.com/who-we-are/faq/)
- [Imagen: Directorio Robots de ROS — TIAGo Base AI [en]](https://robots.ros.org/tiago-base-ai/)