Resumen de Navegación de un robot móvil autónomo aplicado a la agricultura de precisión: Principios y aplicaciones de geolocalización en un cultivo de prueba
Ángel A. Rodríguez U., John A. Figueredo, Juan A. Chica
La agricultura de precisión es una técnica emergente en los últimos años aplicada a la agricultura, esta técnica se puede aplicardesde varios campos y funcionalidades (Hardware y software). Debido a esto en este trabajo se pretende mostrar los resultadospreliminares de la investigación denominada “Robot móvil para la medición de variables medio ambientales aplicado enagricultura de precisión en el CEAD de Acacias” de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia, en donde se muestra el desarrollodel tercer prototipo enfocado para la navegación de un robot por un cultivo de prueba, para el cual se desea mostrar los diferentesherramientas de Hardware y software que se han implementado para el reconocimiento de obstáculos en una ruta trazada y laprueba de distintos tipos de sensores tales como sensores de distancia ultrasónicos, brújula electrónica, GPS, procesamiento deimágenes y un sensor Laser Imaging Detection and Ranging (LIDAR), los cuales han permitido evaluar su funcionamiento endiferentes ambientes, con el fin de validar su aplicación en el robot y seleccionar los más adecuados para cumplir la tareaprimordial de navegación autónoma, por otra parte, los sensores antes mencionados han dado lugar a la evaluación de diferentesplataformas de desarrollo como Arduino y Raspberry Pi, con el fin de realizar el control y procesamiento de cada uno de ellos. Porlo anterior en este avance del proyecto se ha logrado establecer que los sensores ultrasónicos son afectados por la humedad ytemperatura en ambientes abiertos provocando lecturas falsas de distancia, la navegación por brújula electrónica es inviabledebido a las concentraciones de hierro en el suelo provocando la pérdida del norte magnético; los sistemas de posicionamientoglobal GPS son viables cuando son de precisión pero a su vez inviables económicamente, el procesamiento de imágenes es inestable en ambientes no controlados por los cambios de luminosidad y el LIDAR hasta el momento el sensor más adecuado para cumplir esta función debido a su estabilidad en diferentes ambientes de temperatura, humedad y luminosidad, sin embargo, se estableció que el mejor sistema de navegación para el robot móvil es la intervención de varios sensores, como el procesamiento de imágenes realizado con la cámara Pixy2 y el sensor RPLIDAR A1, con el cual se puede tener rutas autónomas por parte del robot con unaporcentaje de seguimiento del 81% en los recorridos, lo que concluye la necesidad de mejorar los algoritmos de programación yadecuación de filtros físicos y digitales de los sensores para un mejor funcionamiento de cada uno de ellos.
