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Fernando Cañadas Aranega
Departamento de Informática. Universidad de Almer´ıa
España
Jose Luis Blanco Claraco
Departamento de Ingeniería. Universidad de Almer´ıa
España
https://orcid.org/0000-0002-9745-285X
Francisco José Mañas Alvarez
UNED
España
José Carlos Moreno Úbeda
Universidad de Almer´ıa
España
https://orcid.org/0000-0002-7505-9686
Núm. 45 (2024), Robótica
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10753
Recibido: may. 21, 2024 Aceptado: jul. 3, 2024 Publicado: jul. 15, 2024
Derechos de autor

Resumen

La agricultura intensiva bajo invernadero se ha convertido en uno de los pilares del crecimiento demográfico de las sociedad. Sin embargo, a medida que pasan los años, el aumento de la superpoblación tanto en los humanos como en el mundo animal, supone un problema para la humanidad, por lo que la agricultura existente debe ser más eficiente y sostenible. En esta búsqueda, la automatización y, en particular, los robots, juegan un papel fundamental ya que son herramientas para la resolución óptima de algunos problemas claves en este campo relacionados con el desarrollo de tareas tediosas, sucias y/o peligrosas, las típicas tareas DDD (del inglés Dull, Dirty, Dangerous). Este trabajo se centra en uno de los resultados del proyecto Agricultural Collaborative Robots inside IoT II (AGRICOBIOT II), en particular, en un robot móvil Ackermann destinado a realizar tareas de transporte dentro de invernaderos de tipo Mediterráneo, diseñado y construido en la propia Universidad de Almería para poder trabajar de forma colaborativa con el agricultor. Este trabajo describe los detalles de este robot, validando su funcionamiento en el simulador MVSim, a partir de un modelo 3D del mismo. En particular, el trabajo se centra en el problema de navegación durante el transporte teniendo en cuenta la presencia de personas y objetos inesperados o dinámicos mediante el framework de navegación autónoma Nav2.

Detalles del artículo

Citas

Abanay, A., Masmoudi, L., El Ansari, M., Gonzalez-Jimenez, J., Moreno, F. A., 2022. Lidar-based autonomous navigation method for an agricultural mobile robot in strawberry greenhouse: Agrieco robot. AIMS Electron. Electr. Eng 6, 317–328.

Bac, C., Hemming, J., Van Henten, E., 2013. Robust pixel-based classification of obstacles for robotic harvesting of sweet-pepper. Computers and electronics in agriculture 96, 148–162.

Belmonte-Ureña, L. J., Garrido-Cardenas, J. A., Camacho-Ferre, F., 2020. Analysis of world research on grafting in horticultural plants. HortScience 55 (1), 112–120.

Blanco-Claraco, J.-L., Tymchenko, B., Mañas-Álvarez, F. J., Cañadas-Aránega, F., López-Gázquez, Á., Moreno, J. C., 2023. Multivehicle simulator (mvsim): Lightweight dynamics simulator for multiagents and mobile ro- botics research. SoftwareX 23, 101443.

Cañadas-Aránega, F., Blanco-Claraco, J. L., Moreno, J. C., Rodriguez-Diaz, F., 2024. Multimodal mobile robotic dataset for a typical Mediterranean greenhouse: The greenbot dataset. Sensors 24 (6). DOI: 10.3390/s24061874

Choudhary, A., Kobayashi, Y., Arjonilla, F. J., Nagasaka, S., Koike, M., 2021. Evaluation of mapping and path planning for non-holonomic mobile robot navigation in narrow pathway for agricultural application. In: 2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). IEEE, Iwaki, Fukushima, Japan, pp. 17–22.

Cui, Y., Yan, L., Cao, Z., Liu, D., 2021. Tf-blender: Temporal feature blender for video object detection. In: Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. IEEE Computer Society, Montreal, BC, Canada, pp. 8138–8147.

Jaillet, L., Cortés, J., Siméon, T., 2010. Sampling-based path planning on configuration-space costmaps. IEEE Transactions on Robotics (4), 635–646.

Ko, M. H., Ryuh, B.-S., Kim, K. C., Suprem, A., Mahalik, N. P., 2014. Autonomous greenhouse mobile robot driving strategies from system integration perspective: Review and application. IEEE/ASME Transactions On Mechatronics 20 (4), 1705–1716.

López-Gázquez, A., Mañas-Álvarez, F. J., Moreno, J. C., Cañadas-Aránega, F., Sánchez, J. A., October 22–27 2023. Navigation of a differential robot for transporting tasks in mediterranean greenhouses. In: Proceedings of the 2023 International Symposium on New Technologies for Sustainable Greenhouse Systems (Greensys). ISHS (International Society for Horticultural Science), Canc ́un, Mexico, pp. 1–8.

Macenski, S., Martín, F., White, R., Clavero, J. G., 2020. The marathon 2: A navigation system. In: 2020 IEEE/RSJ International Conference on In telligent Robots and Systems (IROS). IEEE, Las Vegas, NV, USA, pp. 2718–2725.

Maruyama, Y., Kato, S., Azumi, T., 2016. Exploring the performance of ros2. In: Proceedings of the 13th international conference on embedded software. Association for Computing Machinery, Pittsburgh Pennsylvania, pp. 1–10.

Moreno Úbeda, J. C., Cañadas-Aránega, F., Rodríguez, F., Sánchez-Hermosilla, J., Giménez, A., 2022. Modelado 3d y diseño de un robot colaborativo para tareas de transporte en invernaderos. In: XLIII Jornadas de Automática. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, pp. 785–791.

Sánchez-Hermosilla, J., González, R., Rodríguez, F., Donaire, J., 2013. Mechatronic Description of a Laser Autoguided Vehicle for Greenhouse Operations. Sensors 13 (1), 769–784. DOI: 10.3390/s130100769

Sánchez-Hermosilla, J., Rodríguez, F., Gonzalez, R., Luis, J., Berenguel, M., 2010. A Mechatronic Description of an Autonomous Mobile Robot for Agricultural Tasks in Greenhouses. In: Mobile Robots Navigation. InTech. DOI: 10.5772/9003

Sánchez-Molina, J., Rodríguez, F., Moreno, J., Sánchez-Hermosilla, J., Giménez, A., 2024. Robotics in greenhouses. scoping review. Computers and Electronics in Agriculture 219, 108750.

Trenda, E., 2023. Greenhouse agricultural area in spain in 2022, by type of crop. https://www.statista.com/statistics/1218871/greenhouse-area-spain-by-crop/, accessed: 22 April 2023.