El desafío del «cáncer» vial y la cura robótica
La red de carreteras es la arteria fundamental de nuestra movilidad económica, pero su
mantenimiento representa hoy un desafío de ingeniería de magnitud colosal. El modelo
tradicional ha sido históricamente reactivo: esperar a que el fallo sea visible y peligroso para
intervenir. Sin embargo, para cuando vemos el bache, el daño estructural suele estar avanzado
y su coste de reparación muy elevado, con un retraso acumulado de mantenimiento que
asciende a decenas de miles de millones de euros en la última década solo en el Reino
Unido.
El verdadero enemigo es la infiltración de agua. Microgrietas invisibles permiten que el agua
penetre y, mediante ciclos de congelación-descongelación, fracture progresivamente la matriz
del pavimento desde dentro. Intervenir en esta fase temprana de “incubación” es uno de los
grandes objetivos actuales de la ingeniería de mantenimiento vial.
Aquí surge una solución prometedora: la sinergia entre la Visión Artificial y la Robótica de
Intervención. Mientras que la primera actúa como un “cerebro sensorial” capaz de detectar
defectos milimétricos en inspecciones realizadas a velocidad operativa, la segunda aspira a
materializar reparaciones automatizadas mediante sellado de grietas o técnicas experimentales
de inyección de precisión. Esta combinación tiene el potencial de reducir de forma
significativa los costes operativos y la exposición de trabajadores al tráfico, aunque su
impacto económico exacto aún está en fase de validación. A continuación, analizamos cómo
sistemas como ARRES y proyectos como InfraROB están explorando este cambio de
paradigma.
ARRES Eye, el «Cerebro Sensorial» de las Carreteras
Para que un sistema repare el asfalto, primero debe “ver” lo invisible. desarrollado por la
empresa Robotiz3d (una spin-out de la Universidad de Liverpool), constituye el sistema de
percepción crítica de esta nueva era. A diferencia de los métodos manuales, este sistema
despliega una matriz de sensores avanzados —incluyendo sensores láser de perfilometría y
cámaras de alta resolución— que pueden montarse en vehículos de flota existentes como
autobuses o camiones de basura.
Su capacidad operativa es notable: puede escanear un carril completo a velocidades de hasta
60 millas por hora (aprox. 97 km/h). Pero su verdadera potencia reside en sus algoritmos de
Inteligencia Artificial. El sistema no captura simples imágenes 2D; genera modelos
tridimensionales del defecto, estimando su geometría, profundidad y volumen a partir de datos
de alta resolución.
Esta tecnología permite diferenciar entre una mancha superficial y una grieta estructural
incipiente que puede derivar en un bache. Sus capacidades de clasificación y priorización
ordenan los daños por severidad, permitiendo a los gestores de activos pasar de un
mantenimiento fijo a uno dinámico basado en la condición real de la vía. No obstante, por sí
solo, este “ojo” se limita a la generación y análisis de datos; necesita de un sistema físico de
intervención para completar la misión de conservación.
ARRES Prevent y la Sinergia de la Reparación Autónoma
El ejecutor de esta visión es ARRES Prevent, un vehículo autónomo terrestre (UGV) diseñado
para la intervención física en carreteras. Este robot eléctrico, del tamaño aproximado de una
furgoneta pequeña, integra sensores y algoritmos de inteligencia artificial para localizar
defectos y ejecutar sellados de grietas, con el objetivo de reducir la necesidad de
intervenciones manuales frecuentes en la vía.
La sinergia se basa en la automatización del proceso: la IA identifica la grieta y el robot aplica
un sistema automatizado de sellado. El proceso incluye la preparación básica de la zona y la
aplicación controlada de un material bituminoso para el sellado de grietas. Esta aproximación
busca intervenir con precisión suficiente para evitar la acumulación innecesaria de material y
preservar las propiedades funcionales de la superficie de rodadura, un aspecto relevante para
la seguridad vial.
Este enfoque orienta el mantenimiento hacia un modelo más proactivo. Al automatizar el
sellado temprano de grietas, se reduce la exposición de trabajadores humanos a tareas
repetitivas y potencialmente peligrosas en entornos de tráfico. El objetivo es actuar sobre el
deterioro incipiente del pavimento antes de que evolucione en daños mayores que incrementen
los costes de mantenimiento y afecten a los usuarios de la vía.
El éxito de Potters Bar en Hertfordshire
Una de las primeras pruebas en condiciones reales de esta tecnología tuvo lugar en marzo de
2024 en las carreteras de Potters Bar, Hertfordshire. En una colaboración pionera, el robot
ARRES Prevent salió del entorno de pruebas controladas para operar en una vía pública. La
metodología consistió en desplegar el vehículo para evaluar su capacidad de identificar y
sellar grietas en un entorno real.
Durante las pruebas, el sistema operó en condiciones habituales de carretera, propias de un
entorno no controlado. Los resultados fueron considerados positivos por los desarrolladores y
las entidades implicadas, demostrando que el robot puede operar de forma autónoma en
carretera pública y ejecutar tareas de sellado de grietas conforme a su diseño.
Las conclusiones iniciales indicaron que la intervención temprana mediante sistemas
automatizados es técnicamente viable. Este caso práctico mostró que modelos como el de
“robot como servicio” (RaaS) podrían, en el futuro, integrarse en la gestión municipal del
mantenimiento vial. La experiencia de Hertfordshire representa un paso relevante en la
exploración de nuevas formas de abordar el deterioro de las carreteras antes de que derive en
daños mayores.
Más Allá del Ejemplo: Implicaciones Amplias y Contexto Europeo
La tecnología de reparación autónoma se extiende hacia horizontes aún más innovadores. El
proyecto Self Repairing Cities de la Universidad de Leeds investiga el uso de sistemas
robóticos para la detección y reparación de defectos en infraestructuras urbanas, incluyendo
exploraciones conceptuales sobre robots aéreos y técnicas avanzadas de deposición de
material en entornos de difícil acceso. Por otro lado, la iniciativa europea InfraROB se centra
en la robotización y automatización del mantenimiento de infraestructuras viales, con objetivos
generales de eficiencia, seguridad y sostenibilidad del proceso constructivo.
En el contexto regional, el Reino Unido ha avanzado con el Automated Vehicles Act 2024,
una legislación que establece un marco legal para la operación y responsabilidad de vehículos
automatizados en vías públicas, creando un entorno regulatorio más claro para futuras
aplicaciones de sistemas autónomos. En España y el resto de Europa, las pruebas y
despliegues de tecnologías robóticas para mantenimiento vial tienden a realizarse en entornos
controlados o con medidas de segregación del tráfico para garantizar la seguridad.
El potencial futuro es significativo: la reparación temprana de grietas es ampliamente
considerada más eficiente que la intervención reactiva sobre baches ya formados, según la
práctica habitual de la ingeniería vial. Empresas como Robotiz3d y diversos consorcios de
investigación están sentando las bases para que las infraestructuras se gestionen como activos
cada vez más digitalizados, con mantenimiento preventivo basado en datos y automatización
progresiva.
Hacia una Red Vial Autorreparable
Los pilotos recientes indican que la robótica vial avanza firmemente hacia la implementación
comercial. La unión entre la detección predictiva y la reparación autónoma plantea un modelo
orientado a la eficiencia: ahorros potenciales del 90%, procesos hasta tres veces más rápidos y
una reducción significativa de las emisiones de CO2.
El beneficio resultante es triple: económico, al rentabilizar la inversión pública; social, al
incrementar la seguridad viaria; y ambiental, al alargar la vida útil del asfalto mediante un
mantenimiento preventivo.
Perspectiva técnica: Las instituciones gestoras requieren impulsar planes piloto de
digitalización vial para consolidar información veraz sobre el estado real de sus redes. El
sector, asimismo, necesita validar los materiales de reparación automatizada para asegurar
una resistencia a largo plazo. La vía del mañana no será un elemento pasivo, sino un activo
dinámico gestionado por tecnología inteligente que procure una movilidad segura y eficiente
para todos.
