# Airflow Don: un robot educativo que aprende un laberinto reducido

Airflow Don combina una placa propia, sensores infrarrojos y motores con encoders. Su proyecto de 2025-2026 explica el mapa, el control y sus límites reales.

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- Publicado: 2026-10-08
- Última actualización editorial: 2026-10-08
- Autoría: Redacción Robotica.es
- Categoría: IA en robótica
- Etiquetas: Equipo Airflow Don de la TUM, Airflow Don, educación, programación, robótica educativa
- Idioma: es-ES

El laberinto de **Airflow Don** tiene seis filas y seis columnas. El equipo de la Universidad Técnica de Múnich eligió ese tamaño para poder completar un robot autónomo con electrónica propia, control de ruedas y navegación dentro de un proyecto académico. Su informe del semestre de invierno de 2025 permite seguir tanto el resultado como los problemas que encontraron al ponerlo en marcha.

Niklas Peter, Fabian Wallasch, Alessandro Canalicchio y Augustin Ewald construyeron el cuerpo y una placa centrada en un dsPIC33FJ128MC804. El robot fotografiado tiene dos ruedas motrices y tres sensores infrarrojos. Su tarea consiste en explorar, formar un mapa y utilizarlo después para alcanzar una celda de destino conocida.

## Dos controles que actúan sobre las mismas ruedas

Los encoders miden el movimiento de los motores. Esa información alimenta un regulador PI para cada rueda, mientras un segundo control compara las lecturas de las paredes y corrige la trayectoria dentro del pasillo. El controlador TB6612FNG aplica las órdenes a la tracción.

El informe describe una decisión concreta de ajuste: la corrección lateral terminó siendo proporcional, después de que una variante con componente integral produjera oscilaciones más acusadas. También filtraron las señales y limitaron cuánto podía cambiar la orden entre dos actualizaciones.

Las cifras publicadas pertenecen a ese montaje. La regulación de ruedas utiliza un periodo de diez milisegundos y el programa adopta una velocidad predeterminada de 500 milímetros por segundo. Son parámetros del sistema ensayado, no una velocidad máxima certificada ni una configuración transferible sin cambios a otros motores.

## Detectar una pared no exige medirla perfectamente

Los sensores izquierdo, frontal y derecho aportan referencias distintas. Los laterales permiten corregir la marcha; el delantero participa en la interpretación de las celdas y en la detección de obstáculos. El equipo se centró en distinguir con fiabilidad una pared de un paso libre, en lugar de reconstruir siempre una distancia métrica exacta.

Durante las pruebas, los valores obtenidos en el laberinto diferían de las mediciones aisladas. Aun así, el margen disponible bastó para establecer umbrales utilizables. Esa diferencia importa al leer el proyecto: el comportamiento del sensor depende de dónde está instalado y de qué superficie tiene delante.

Según los [resultados del informe](https://raw.githubusercontent.com/sandrocan/micromouse/main/report/06_Results.tex), el robot consiguió explorar el entorno reducido, conservar una representación interna y reutilizarla en un recorrido posterior hacia el objetivo. La localización combina distancia recorrida e información frontal, por lo que un avance ligeramente excesivo puede desplazar también la casilla que el programa cree ocupar.

## La placa necesitó reparaciones antes de navegar

La primera dificultad apareció en la interfaz de programación. La asignación del conector no coincidía con el programador utilizado y obligó a reorganizar señales con cables. Durante la reparación se dañaron dos contactos, de modo que una alimentación tuvo que tomarse desde otra zona de la placa.

La comunicación inalámbrica también requirió revisar el montaje. Dos nombres de pines parecidos llevaron a conectar una señal de modo donde debía ir una indicación de estado. Tras corregirlo, BLE funcionó, pero el alcance práctico observado fue de aproximadamente medio metro. El informe distingue ese resultado de las prestaciones nominales del módulo.

Airflow Don reúne una cadena completa de electrónica, movimiento y mapa, con limitaciones identificables. Sus giros siguen siendo aproximados y los errores de posición pueden acumularse. El valor educativo está en que la documentación permite relacionar esos fallos con decisiones físicas y de control dentro de un robot que ya fue construido y probado.

## Fuentes

- [Airflow Don: robot construido y repositorio técnico [en]](https://raw.githubusercontent.com/sandrocan/micromouse/main/README.md)
- [Airflow Don: resultados de sensores, control y navegación [en]](https://raw.githubusercontent.com/sandrocan/micromouse/main/report/06_Results.tex)
- [Airflow Don: problemas de integración y discusión [en]](https://raw.githubusercontent.com/sandrocan/micromouse/main/report/07_Problems_and_discussion.tex)

*Imagen: Recorte de una fotografía del equipo de Airflow Don, con placa verde, ruedas, sensores y cableado sobre el cuerpo. [Archivo original](https://raw.githubusercontent.com/sandrocan/micromouse/main/images/perspective.jpeg).*