Desarrollo de un Sistema Robótico Auto-Localizable con Capacidad de Mapeo de su Entorno y Procesamiento de Data Mediante Inteligencia Artificial para Mejorar la Exactitud de las Proyecciones Agrícolas de Arándanos en Agroindustrias de la Región La Libertad-Perú.

Las agroindustrias especializadas en la producción de arándanos, en especial en la zona norte del Perú, planifican su ciclo de trabajo en lo que denominan “Proyección Agrícola del Arándano” que permite estimar cuantitativa y cualitativamente lo siguiente: El volumen de cosecha; programar el inicio de cosecha y picos de cosecha (que incluye contratación de recurso humano especializado para cosecha, cuanto, cuando y donde cosecharan). Lo que requiere adquirir datos confiables de campo y con ello tomar decisiones que se ejecutarán a futuro. Las acciones a realizar para adquirir estos datos son: reconocimiento del campo a evaluar; técnicas de muestro; contabilizar el número de frutos según tonalidad y madurez de las plantas evaluadas. Sin embargo, la efectividad de estos datos se ve afectado por factores climáticos, el uso de un recurso humano no calificado para ejecutar adecuadamente los métodos de muestreo o no muestran predisposición a seguir un procedimiento o protocolo de evaluación de campo. Todo ello induce a tomas de decisiones que tienen como resultado un uso ineficiente del recurso humano especializado en cosecha, materiales y equipos de campo así como inexactitud en las fechas de cosecha. Lo que genera una merma en la producción y un mayor coste del mismo. En este proyecto se desarrolla un sistema robotizado para realizar una evaluación de campo confiable que permita generar data actualizada y representativa de la realidad a fin de decidir el inicio de cosecha, volúmenes de cosecha y picos de cosecha masiva. Primero dado los requerimientos técnicos y las tareas a realizar, se desarrolla un sistema robotizado auto-localizable con capacidad de mapear su entorno que presenta cuatro partes fundaméntales: (1) una plataforma móvil que será la base del sistema robotizado y usará para su ubicación algoritmos de mapeo y localización simultánea (SLAM) usando un lidar y/o un GPS; (2) un manipulador robótico de seis grados de libertad acoplado a la plataforma móvil, con control cinemático y dinámico; (3) una garra con criterios de diseño optimizado (EPPSO, GA, DE, EPPSO) acoplada al brazo robótico y (4) un sistema de adquisición y procesamiento de data mediante una red neuronal convolucional usando una cámara estéreo o cámara multiespectral. Finalmente se presentarán los resultados de las validaciones experimentales tanto a nivel laboratorio como en campo y los declarados en el proyecto para FONDECYT que son: Dos artículos científicos presentados, dos artículos científicos aceptados, tres tesis de post grados presentadas, tres ponencias en congresos de índole internacional, un prototipo funcional a nivel laboratorio, un plan de paquete tecnológico, un reporte de viabilidad de patente otorgado por INDECOPI, un plan de uso y comercialización del prototipo robótico.