Arquitectura y desarrollo software de un robot terrestre no tripulado para agricultura

Abstract

La agricultura de precisión representa el futuro de la producción agrónoma. Mediante la implementación de sistemas inteligentes se puede mejorar la calidad del terreno, realizar una detección temprana de plagas y enfermedades o incluso, realizar una recolección autónoma de los frutos maduros. Por ello representa un área del desarrollo tecnológico perfecto para realizar transferencia de tecnología de otros ámbitos. El objetivo de este trabajo ha sido diseñar y desarrollar una arquitectura software, así como varios de sus módulos para un caso de uso concreto de la agricultura de precisión, la recolecta autónoma de brócoli ecológico. Mediante experimentos, tanto en simulación como en terreno bajo unas condiciones similares, se han probado los algoritmos desarrollados y se han evaluado sus características principales. Entre las sugerencias para trabajos futuros se incluye: el estudio de nuevas maniobras para la realización de giros, la integración de visión en el sistema de navegación mediante algoritmos tipo vSLAM así como la exploración de nuevos sensores para la detección de surcos en el terreno.

Precision agriculture is becoming the future of agricultural production. By utilizing intelligent systems, it is possible to enhance the quality of fields, detect pests and diseases earlier, and even achieve autonomous harvesting of ripe fruits. Given its potential for technological advancement, precision agriculture is an ideal field for knowledge transfer from other domains. The primary objective of this work was to design and develop software architecture along with several modules for a specific use case of precision agriculture, the autonomous harvesting of organic broccoli. Through simulation and field experiments conducted under similar conditions, the developed algorithms were tested and evaluated for their main features. Future directions for research could include: exploring new techniques for turning, integrating vision into the navigation system through vSLAM-like algorithms, and investigating new sensors for detecting furrows in the field.