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Los avances en la Inteligencia Artificial y a la disponibilidad de tecnologías de sensorización más recientes, como el LiDAR, posibilitan que el desarrollo de los sistemas autónomos esté en boga. Este Trabajo Fin de Máster desarrollado en la empresa Ikerlan, está enmarcado dentro de una de las principales ramas de los sistemas autónomos, como es la percepción. El objetivo del trabajo es desarrollar un sistema de detección de objetos 3D, concretamente de personas, utilizando únicamente los datos proporcionados por el LiDAR Livox Mid-70, y el middleware ROS. Además, este sistema se ha integrado en una plataforma embebida para aproximarse al caso de uso de los vehículos o robots autónomos. En el desarrollo del trabajo, se han estudiado varios sistemas de percepción con el objetivo de descubrir el más adecuado para el Livox Mid-70, donde los sistemas basados en Deep Learning han mostrado un rendimiento superior frente a los sistemas clásicos., Adimen Artifizialean egindako aurrerapenei eta sentsorizazio teknologia berrien eskuragarri- tasunari esker (LiDARa, adibidez), sistema autonomoen garapena modan egotea ahalbidetzen dute. Ikerlan enpresan burututako Master Amaierako Lan hau, sistema autonomoen adar nagu- sietako batean kokatzen da, pertzepzioan, alegia. Lanaren helburua 3Dko objektuak, zehazki pertsonak, detektatzen dituen sistema bat garatzea da soilik, Livox Mid-70 LiDARetik eskura- tutako datuak eta ROS middleware-a erabiliz. Gainera, sistema hau ibilgailu eta robot autono- moen erabilerara hubiltzeko plataforma txertatu batean integratu da. Lanaren garapenean, zen- bait pertzepzio sistema aztertu dira Livox Mid-70erako egokiena zein den jakiteko, non Deep Learning-ean oinarritutako sistemek errendimendu handiagoa erakutsi duten sistema klakikoen aldean., Due to advances in Artificial Intelligence and the availability of more recent sensorisation tech- nologies, such as LiDAR, the development of autonomous systems is in vogue. This Master’s Thesis, developed in the company Ikerlan, is framed within one of the main branches of auto- nomous systems, such as perception. The aim of the present work is to develop a 3D object, specifically people, detection system using only the data provided by the LiDAR Livox Mid- 70 and the ROS middleware. Furthermore, this system has been integrated into an embedded platform to approach the use case of autonomous vehicles or robots. In the development of this work, several perception systems have been studied with the aim of discovering the most suitable for the Livox Mid-70, where systems based on Deep Learning have shown superior performance compared to classical systems