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RASOC

Robot Asiste de Operarios de Cosecha

La visión principal de este proyecto es facilitar la tarea de cosecha de vid, colaborando con la labor realizada por el operario/cosechador. El robot podrá seguir al operario de cerca durante el proceso de recolección, evitándole así tener que levantar y mover repetidamente el cajón de uvas al ir avanzando por la hilera de vid. A través de un sistema de báscula, podrá indicarle al operario cuando haya alcanzado el peso predeterminado para cada cajón, y a través de un pulsador, podrá enviarse al robot hasta la zona de descarga o centro de recolección de la viña. Este movimiento lo realizará de forma autónoma, a través de un sistema de navegación compuesto por sistemas de localización y mapeo local y global, y el sensado de su entorno.

Para ello, se determina su forma y estructura geométrica y, se dimensiona acorde a la tarea a desarrollar y la carga a trasladar. Se desarrollan los modelos cinemático y dinámico, derivando las ecuaciones correspondientes. De acuerdo a lo obtenido, se seleccionan los actuadores adecuados para realizar los esfuerzos debidos según la tarea a efectuar, así como los sensores necesarios para la misma. En este caso se consideran, además de los inherentes a la dinámica del robot, aquellos que permitirán realizar las funciones de posicionamiento local, y los necesarios para la funcionalidad de báscula del robot.

Definida la totalidad de las características del robot, se emplea el modelo dinámico para generar el controlador, junto con la aplicación de moduladores de torque con desacople de variables físicas por realimentación. Por último, se añaden perturbaciones (tanto sensadas por el controlador, como desconocidas) en las distintas variables del sistema. Con ello, se simula el mismo para evaluar su desempeño.

Para evaluar y comprobar el correcto funcionamiento de todo lo mencionado anteriormente, se realiza una simulación de movimiento a través de un mapa obtenido de una imagen de una finca virtual. Se calcula una trayectoria idónea de un punto a otro dentro del mapa mediante un algoritmo de Inteligencia Artificial, generando una serie de coordenadas intermedias para que el controlador efectúe el movimiento de forma efectiva y eficiente.

Por último, se integra todo el contorlador dsearrollado en Matlab/Simuink con una simulación en tiempo real en Gazebo mediante ROS2. La percepción del entorno se logra mediante esta comuniación en el mundo virtual diseñado, con el robot funcionando dentro del mismo. Se aplican técnicas de fusión de sensores para permitir la correcta lectura de señales de posición y velociadad, ingresadas al controlador, logrando así un eficiente control de velocidades de cada una de las ruedas.

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