Nuestra investigación se centra en el desarrollo de algoritmos y métodos que permitan a los robots percibir, comprender e interactuar de manera autónoma con el mundo real. Trabajamos en sistemas avanzados de localización y mapeo simultáneo (SLAM), incluyendo enfoques visuales, visual-inerciales y basados en LiDAR, tanto en entornos interiores como exteriores, usando representaciones 2D y 3D. Investigamos en técnicas de reconstrucción tridimensional del ambiente, fotogrametría aérea usando drones y visión por computadora para generar modelos digitales de alta precisión, incorporando además información semántica para construir representaciones más ricas del entorno. Desarrollamos algoritmos de navegación autónoma basados en geometría, apariencia visual y estrategias de enseñar y repetir, que permiten a robots terrestres y áereos operar de manera robusta y autónoma en entornos reales de grandes dimensiones. Finalmente, exploramos el uso de técnicas modernas de inteligencia artificial para el control de robots, incluyendo aprendizaje por refuerzo profundo para la locomoción de robots con patas (como cradrúpedos y hexápodos) y aprendizaje por imitación para manipuladores robóticos capaces de adquirir nuevas habilidades a partir de demostraciones humanas.