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La exploración en entornos de catástrofes proporciona información valiosa de alta fidelidad al personal de los dispositivos de rescate ante situaciones de desastre, ofreciendo la posibilidad de reducir el tiempo de búsqueda y recuperación de víctimas. Este trabajo presenta un método de exploración que evalúa las fronteras del entorno conocido basado en la entropía mediante una función de expectativa, con el objetivo de maximizar la ganancia de información. De esta forma el método propuesto emplea esta métrica para planificar la exploración en base a la expectativa de ganancia de información futura, asegurando una estrategia que minimiza el tiempo de exploración al mismo tiempo que maximiza la incorporación de nueva información al mapa. Debido al enfoque empleado para resolver el problema se consigue evitar la dependencia del método de ganancia de información con los mapas de tamaño fijo, y se propone un modelo independiente del sensor utilizado en la exploración donde se considera la distribución de obstáculos en la cercanía de las fronteras. Para su evaluación, se presentan resultados en diferentes entornos con simulaciones que demuestran la mayor eficiencia en la planificación de la exploración de las zonas desconocidas hasta completar el conocimiento completo del entorno a explorar. El método propuesto está públicamente disponible en Godoy-Calvo et al. (2022).