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00925njm 22002777a 4500 dc Casals Anglada, Pol author 2025-07-14 This Project presents the development and implementation o fan unmanned ground vehicle (UGV) equipped with autonomous navigation, computer vision based on artificial intelligence, and gamma radiation detection, within the framework of the GammaDrone Project by the Spanish Nuclear Safety Council (CSN). It acts as a complementary alternative to unmanned aerial systems (UAS), specially in those environments where this systems could encounter operational limitations.A cost-effective, robust, and modular rover has been built to assess its potential in emergency response or inspection contexts. The system integrates both hardware (chassis, sensors, video and telemtry transmitters, receiver) and software components (ArduPilot firmware, MAVLink protocol, Mission Planner interface), enabling autonomous or manual missions via radio control or intuitive peripherals like a steering wheel and pedals. It incorporates advanced elements such as LiDAR, GNSS positioning, digital video transmisión, and radiation sensing using the SiPM-1000 detector. A convolutional neural network was trained and deployed onboard to perform real-time semantic segmentation of the terrain and adapt the rover's cruise speed according to the type of terrain in front of the vehicle (although the system has more untested potential). The project follows an iterative and multidisciplinary approach, covering mechanical design, electronic integration, software configuration, and artificial intelligence understanding, training and testing. Overall vehicle testing was conducted in various configurations, speeds and terran types to validate system stability and the model's segmentation performance. The neural network achieved high accuracy, over 90% in well-represented environments, though performance dropped in reflective surfaces like wáter due to dataset limitations. The conclusions validate the feasibility of using the rover as a functional platform for radiation data collection tasks. Furthemore, posible improvements are identified base don the results obtained from various tests, evaluating the system's dynamic behavior in real-world scenarios. Additionally, the development and progression of the project itself are analyzed. Este proyecto desarrolla e implementa un vehículo terrestre no tripulado (UGV) con capacidades de navegación autónoma, percepción visual basada en inteligencia artificial y detección de radiación gamma, en el marco del proyecto GammaDrone del CSN. Actúa como una alternativa complementaria a los sistemas aéreos no tripulados (UAS), especialmente en aquellos entornos donde estos encuentran limitaciones operativas. Se ha diseñado un rover de bajo coste, robusto y modular, con el objetivo de evaluar su viabilidad como herramienta de intervención en escenarios reales de emergencia o inspección. El sistema combina elementos de hardware (chasis, sensores, transmisión de datos, emisora) y software (firmware ArduPilot, protocolo MAVLink, interfaz Mission Planner), permitiendo misiones autónomas o control directo mediante emisora o periféricos como volante y pedales. Se incorporan sistemas avanzados como LiDAR, posicionamiento GNSS, transmisión en vídeo digital, y detección de radiación con el sensor SiPM-1000. Para reforzar su autonomía, se implementa un sistema de visión por computador con una red neuronal convolucional entrenada para segmentar imágenes del entorno y detectar terrenos transitables. El proyecto destaca por su enfoque iterativo multidisciplinar, abarcando desde el diseño mecánico e integración electrónica hasta el entrenamiento y evaluación del modelo de red neuronal creado en este mismo proyecto. Las pruebas han permitido analizar el comportamiento del vehículo bajo distintas configuraciones, cargas, velocidades y terrenos, así como validar el rendimiento de la inteligencia artificial de la que se ha dotado el vehículo en condiciones reales. Se han conseguido tasas de acierto superiores al 90% en escenarios bien representados por el dataset de entrenamiento, aunque se han identificado limitaciones ante superficies reflectantes como el agua. Las conclusiones validan la viabilidad del uso del rover como plataforma funcional para tareas de recogida de datos de radiación. Además, se identifican posibles líneas de mejora a partir de los resultados obtenidos en las distintas pruebas, evaluando el comportamiento dinámico del sistema en escenarios reales. Por otra parte, se realiza un análisis del desarrollo y evolución del propio proyecto. http://hdl.handle.net/2117/440726 Àrees temàtiques de la UPC::Aeronàutica i espai Radiation Navigation Artificial intelligence UGV Radiación Gamma Detection CNN AI IA Inteligencia artificial Segmentación de imágenes Detección de radiación gamma GammaDrone Navegación autónoma Visión por computador U-Net PyTorch ArduPilot ArduPilog Radiació Navegació Vehicles Intel·ligència artificial Diseño e implementación de un UGV para la deteccion de radiación gamma