PREVENTBot: Un sistema robótico autónomo para mejorar la exploración y la vigilancia en tiempo real de los cultivos agrícolas

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El sector agrícola enfrenta, desde principios del siglo XXI, retos significativos como la creciente demanda de productos de calidad y la falta de relevo generacional. En este contexto, el sector agroalimentario se ve obligado a seguir el ejemplo de otras industrias y apostar por la digitalización y la automatización como vía para garantizar la sostenibilidad y la competitividad.


En Cataluña, con un 29% del territorio destinado a la agricultura y un consumo del 70% del agua gestionada para el riego, emerge la necesidad de optimizar la eficiencia hídrica. Esta mejora pasa por integrar tecnología y conocimiento que permitan conocer las demandas reales de agua, siempre bajo criterios de sostenibilidad ambiental, energética, social y económica.

La introducción de robots móviles ligeros se perfila como una solución prometedora, no solo para reducir emisiones y consumo energético, sino también para abrir camino a una evaluación más rigurosa del impacto ambiental en una actividad hasta ahora poco explorada. En este sentido, el proyecto PREVENTBot, liderado por el Centro de Diseño de Equipos Industriales (CDEI UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), es una propuesta de evolución del proyecto AgroMOBY, avanzando así en los procesos de tecnificación y digitalización del campo.

El objetivo de PREVENTBot es demostrar la aplicabilidad de sistemas autónomos de supervisión y medición de parámetros indicativos de la salud y el crecimiento de las plantas in situ y en tiempo real. El sistema integrado se propone como una herramienta para la agricultura de precisión, para alcanzar un ahorro de recursos humanos, mejorar la gestión del agua y otros inputs agrícolas y aumentar la eficiencia de la producción. De esta manera, los principales objetivos son:

  • Demostrar la capacidad de recolección de datos de forma autónoma en entornos agrícolas del robot AgroMOBY.
  • Identificar plantas y obtener datos de estrés hídrico, salud y crecimiento mediante el uso combinado de cámaras y sensores térmicos y NDVI.
  • Calibrar las mediciones obtenidas mediante redes neuronales para obtener información de estrés hídrico en tomates y brásicas. La calibración se realizará a lo largo de un año en las instalaciones de la Agrópolis UPC de Viladecans para incorporar datos de diferentes condiciones climáticas y de luminosidad.
  • Vincular los datos topográficos de la navegación con los de las plantas para crear un mapa de estrés hídrico, salud y crecimiento que permita hacer una evaluación general del cultivo, así como identificar y ubicar plantas que presenten anomalías.

El proyecto se basa en una tecnología desarrollada en la UPC, MOBY, que ha sido validada en el mercado de la logística interior a través de la spin-off Steering Machines. PREVENTBot utilizará la plataforma AgroMOBY, una variante todoterreno de la tecnología MOBY que incluye los sistemas de navegación tanto de hardware como de software (actualmente en fase de pruebas). En la plataforma se integrarán los sensores mencionados y los algoritmos de tratamiento de datos para monitorizar los parámetros de interés de los cultivos.

Presupuesto y financiación

El proyecto ha sido financiado a través de la convocatoria de Ayudas a las actividades de demostración de transferencia de conocimientos, en el marco del Plan Estratégico de la PAC 2023-2027, del Departamento de Acción Climática, Alimentación y Agenda Rural de la Generalitat de Cataluña. PREVENTBot cuenta con un presupuesto total de 49.965,33 € y tiene una duración de 28 meses (febrero de 2024–junio de 2026).


Actuación del Plan estratégico de la PAC 2023-2027 cofinanciada por:

 
 

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