Sistema de navegación autónoma en robot móvil tipo oruga para apoyo en tareas de siembra en campos caficultores
La agricultura de precisión es un área que está evolucionando los cultivos del país, su objetivo es medir, controlar y ejecutar procesos con la menor intervención humana posible, con el fin de mejorar los procesos productivos en la plantación, coseche y post cosecha. Su función principal es evitar l...
- Autores:
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Ortega Quiñonez, Luis Hermes
Silva García, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
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- Acceso en línea:
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La agricultura de precisión es un área que está evolucionando los cultivos del país, su objetivo es medir, controlar y ejecutar procesos con la menor intervención humana posible, con el fin de mejorar los procesos productivos en la plantación, coseche y post cosecha. Su función principal es evitar las largas jornadas de trabajo a los humanos y evitar que se expongan a condiciones extremas. Estas condiciones a las que se someten los cosechadores, han sido un problema para conseguir mano de obra calificada para los caficultores, por tal motivo resulta muy acertado la utilización de robots en esta área. Esto fue un factor fundamental para la selección de tema en este trabajo de grado. Para las condiciones locales se encontró en los campos caficultores una serie de problemáticas que se pueden solucionar bajo la concepción de la agricultura de precisión. Por tal razón este trabajo de grado apunta a una solución con el objetivo de diseñar sistema de navegación autónomo a robot móvil tipo oruga instrumentado, capaz de reconocer su ubicación, planear trayectorias y transmitir información a interfaz de mando, para apoyar tareas de siembra en campos caficultores. Este sistema le brindara al robot un nivel de autonomía que ahorrara tiempos y esfuerzos de recolección en café. En el desarrollo del proyecto fueron usadas múltiples metodologías para encontrar una solución a las necesidades del usuario y a los criterios de diseño fundamentados en las generalidades del cultivo de café. Durante el desarrollo del presente trabajo, se utilizaron como herramientas en las etapas de empatías las metodologías APTE, FAST y QFD para encontrar los parámetros preliminares y así obtener diferentes opciones conceptuales. Una vez obtenidos los criterios conceptuales en la etapa de diseño, se hizo uso de la metodología Design Thinking con la cual se obtuve el resultado definitivo. |
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El uso de robots en tareas agricolas [Articulo]. Antonio Barrientos y Jaime del Cerro (Interempresas). Obtenido de la red el día 04/08/19. http://www.interempresas.net/Horticola/Articulos/151745-El-uso-de-robotsen- tareas-agricolas.html Sistema de Visión Artificial para el Análisis de Imágenes de Cultivo basado en Texturas Orientadas [Articulo]. Escuela Politécnica Nacional. Obtenido de la red el día 04/08/19. https://revistapolitecnica.epn.edu.ec/ojs2/index.php/revista_politecnica2/arti cle/viewFile/104/pdf Planeamiento de trayectorias de un robot movil [Trabajo de Grado]. Diego Alexander Tibaduiza (UIS). Obtenido de la red el día 05/08/19 http://tangara.uis.edu.co/biblioweb/tesis/2006/119245.pdf PLANIFICACIÓN DE TRAYECTORIAS DE ROBOTS MÓVILES DE DIFERENTES ARQUITECTURAS EN ENTORNOS DINÁMICOS [Trabajo de Grado]. JUAN DAVID PRECIADO AGUILAR. 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Estas condiciones a las que se someten los cosechadores, han sido un problema para conseguir mano de obra calificada para los caficultores, por tal motivo resulta muy acertado la utilización de robots en esta área. Esto fue un factor fundamental para la selección de tema en este trabajo de grado. Para las condiciones locales se encontró en los campos caficultores una serie de problemáticas que se pueden solucionar bajo la concepción de la agricultura de precisión. Por tal razón este trabajo de grado apunta a una solución con el objetivo de diseñar sistema de navegación autónomo a robot móvil tipo oruga instrumentado, capaz de reconocer su ubicación, planear trayectorias y transmitir información a interfaz de mando, para apoyar tareas de siembra en campos caficultores. Este sistema le brindara al robot un nivel de autonomía que ahorrara tiempos y esfuerzos de recolección en café. En el desarrollo del proyecto fueron usadas múltiples metodologías para encontrar una solución a las necesidades del usuario y a los criterios de diseño fundamentados en las generalidades del cultivo de café. Durante el desarrollo del presente trabajo, se utilizaron como herramientas en las etapas de empatías las metodologías APTE, FAST y QFD para encontrar los parámetros preliminares y así obtener diferentes opciones conceptuales. Una vez obtenidos los criterios conceptuales en la etapa de diseño, se hizo uso de la metodología Design Thinking con la cual se obtuve el resultado definitivo.INDICE DE TABLAS 11 LISTA DE FIGURAS 12 1. INTRODUCCIÓN 15 2. PROBLEMÁTICA 16 2.1 PLANTEAMIENTO 16 2.2 JUSTIFICACIÓN 17 3 OBJETIVOS 18 3.1 OBJETIVO GENERAL 18 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 18 4 METODOLOGÍA 19 5 ESTADO DEL ARTE 22 6 MARCO TEÓRICO 31 6.1 GENERALIDADES DEL CULTIVO DE CAFÉ 31 6.1.1 CAFÉ 31 6.1.2 ARBOL 32 6.1.3 DENSIDAD DE LA SIEMBRA 32 6.1.4 COSECHA 33 6.2 ROBÓTICA EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN 35 6.2.1 CLASIFICACIÓN DE ROBOTS 36 6.2.2 APLICACIONES AGRÍCOLAS DEL ROBOT MÓVIL 39 6.3 MECÁNICA DEL ROBOT 40 6.3.1 CINEMÁTICA 40 6.3.2 CINÉTICA: 41 7 6.4 PARTES DEL ROBOT 44 6.4.1 SISTEMA INTELIGENTE 44 6.5 SISTEMA DE LOCALIZACIÓN 47 6.5.1 SISTEMA DE POSICIONAMIENTO GLOBAL: 48 6.6 SISTEMA DE TRANSMISIÓN DE DATOS 49 6.7 ALGORITMO DE RAYECTORIAS 51 7 ANTECEDENTES 53 8 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN RECOLECTADA. 54 8.1 DIAGRAMA DE ANÁLISIS DE NECESIDAD 54 9 ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN 55 9.1 DIAGRAMA DE ANÁLISIS FUNCIONAL DE NECESIDAD 55 9.2 METODOLOGIA FUNCTION ANALYSYS SYSTEM TECHNIC (FAST) 56 10 EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS 58 10.1 METODOLOGÍA QFD 58 11 MODELO MATEMÁTICO DEL ROVER 61 12 VISITA AL CAMPO CAFICULTOR 62 12.1 PRUEBAS REALIZADAS EN LA PRIMERA VISITA 63 12.1.1 DISPOSITIVOS EMPLEADOS 63 12.1.2 RESULTADOS DE LA PRUEBA 67 12.2 TAREAS A DESARROLLAR 67 12.3 MAPA CAFICULTOR 69 13 COMPARACIÓN SISTEMA DE COMUNICACIÓN 71 14 COMPARACIÓN ALGORITMO DE TRAYECTORIAS 74 15 ESTADO DEL ROBOT AL INICIO 77 15.1 REPARACIONES REALIZADAS: 77 16 TÉCNICAS Y COMPONENTES PARA LA IMPLEMENTACIÓN 80 16.1 ROBOT A ESCALA: 80 16.2 IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO: 81 16.3 SISTEMA DE GEOLOCALIZACIÓN IMPLEMENTADO 83 16.4 IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE TRAYECTORIAS. 84 16.5 IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMA DE COMUNICACIÓN E INTERFAZ GRAFICA 88 17 VALIDACIÓN DE FUNCIONAMIENTO EN GENERAL 90 18 CONCLUSIONES 97 19 MEJORAS A FUTURO 99 BIBLIOGRAFÍA 100 ANEXO A: 106PregradoPrecision agriculture is an area that is evolving the country's crops, its objective is to measure, control and execute processes with the least possible human intervention, in order to improve production processes in plantation, harvest and post harvest. Its main function is to avoid long working hours for humans and to avoid exposing them to extreme conditions. These conditions to which the harvesters are subjected have been a problem in obtaining qualified labor for the coffee growers, for this reason the use of robots in this area is very successful. This was a fundamental factor for the selection of subject in this degree work. For local conditions, a series of problems were found in the coffee fields that can be solved under the concept of precision agriculture. For this reason, this degree project aims at a solution with the objective of designing an autonomous navigation system for an instrumented caterpillar mobile robot, capable of recognizing its location, planning trajectories and transmitting information to the command interface, to support planting tasks in fields. coffee growers. This system will provide the robot with a level of autonomy that will save coffee collection time and effort. In the development of the project, multiple methodologies were used to find a solution to the user's needs and to the design criteria based on the generalities of coffee cultivation. During the development of this work, APTE, FAST and QFD methodologies were used as tools in the empathy stages to find the preliminary parameters and thus obtain different conceptual options. Once the conceptual criteria were obtained in the design stage, the Design Thinking methodology was used with which the final result was obtained.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaSistema de navegación autónoma en robot móvil tipo oruga para apoyo en tareas de siembra en campos caficultoresAutonomous navigation system in a caterpillar-type mobile robot to support planting tasks in coffee fieldsIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicFarmingCoffee growersCoffee cropsSeeds-cultivationRobotNavigation systemRoboticsAutomatic machineryIndustrial robotsMecatrónicaCultivos de caféRobóticaMaquinaria automáticaRobots industrialesDiseño y construcciónAgriculturaCaficulturesSemillas-cultivoSistema de navegaciónEl uso de robots en tareas agricolas [Articulo]. 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