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Cruz Ulloa, ChristyanAutor (correspondencia)Del Cerro JAutor o CoautorBarrientos AAutor (correspondencia)

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14 de agosto de 2023
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Sí

Deep Learning Vision System for Quadruped Robot Gait Pattern Regulation

Publicado en: Biomimetics (Basel). 8 (3): 289- - 2023-07-01 8(3), DOI: 10.3390/biomimetics8030289

Autores:

Ulloa, CC; Sánchez, L; Del Cerro, J; Barrientos, A
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Afiliaciones

Consejo Superior de Investigaciones Científicas - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Automat & Robot CSIC UPM, Consejo Super Invest Cient, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Robots with bio-inspired locomotion systems, such as quadruped robots, have recently attracted significant scientific interest, especially those designed to tackle missions in unstructured terrains, such as search-and-rescue robotics. On the other hand, artificial intelligence systems have allowed for the improvement and adaptation of the locomotion capabilities of these robots based on specific terrains, imitating the natural behavior of quadruped animals. The main contribution of this work is a method to adjust adaptive gait patterns to overcome unstructured terrains using the ARTU-R (A1 Rescue Task UPM Robot) quadruped robot based on a central pattern generator (CPG), and the automatic identification of terrain and characterization of its obstacles (number, size, position and superability analysis) through convolutional neural networks for pattern regulation. To develop this method, a study of dog gait patterns was carried out, with validation and adjustment through simulation on the robot model in ROS-Gazebo and subsequent transfer to the real robot. Outdoor tests were carried out to evaluate and validate the efficiency of the proposed method in terms of its percentage of success in overcoming stretches of unstructured terrains, as well as the kinematic and dynamic variables of the robot. The main results show that the proposed method has an efficiency of over 93% for terrain characterization (identification of terrain, segmentation and obstacle characterization) and over 91% success in overcoming unstructured terrains. This work was also compared against main developments in state-of-the-art and benchmark models.
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Palabras clave

convolutional neural networkslocomotionobject recognitionquadruped robotsrobotics visiontactiletransfer learningBiologically inspired roboticsConvolutional neural networksQuadruped robotsRobotics visionTerrain classificationTransfer learning

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Biomimetics (Basel) debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 34/181, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering, Multidisciplinary.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.1. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-26, el siguiente número de citas:

  • WoS: 5
  • Scopus: 7
  • Google Scholar: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 28.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 26 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/85377/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 178
  • Descargas: 143
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Ulloa, CC) y Último Autor (BARRIENTOS CRUZ, ANTONIO).

los autores responsables de establecer las labores de correspondencia han sido CRUZ ULLOA, CHRISTYAN y BARRIENTOS CRUZ, ANTONIO.

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