Desarrollan un robot móvil para recolectar y dar un segundo uso a la fruta caída al suelo

Casi 30 millones de toneladas de fruta son desperdiciadas anualmente en la producción primaria en Europa

El Centro Tecnológico AINIA está desarrollando una plataforma robótica móvil capaz de recolectar fruta del suelo para darle un segundo uso, reduciendo así el desperdicio alimentario y mejorando el rendimiento e inversión de los cultivos agrícolas y apostando por la sostenibilidad.

El proyecto FOODCOLLECT, se concreta en la creación de un robot recolector que incorpora tres principales innovaciones: navegación autónoma, gracias a una plataforma robótica móvil; un brazo para la recolección, y un sistema avanzado de visión para la detección y localización de la fruta.

Software y GPS para la navegación autónoma en campos

La navegación autónoma tiene diversos planificadores de trayectorias y algoritmos globales de toma de decisión para que la plataforma sea capaz de recorrer el campo en búsqueda de frutos en el suelo.

AINIA está desarrollando un software capaz de generar trayectorias óptimas para mover la plataforma móvil entre las plantaciones de los árboles frutales y que, durante el proceso, sea capaz de pararse, detectar y localizar la fruta del suelo. Además, incluye un módulo de evasión de obstáculos, lo cual añade un grado de seguridad y confianza al usuario sabiendo que no podrá chocarse con los objetos ni con las personas. También incorpora un GPS para poder geolocalizarlo en cualquier momento y saber su posición exacta en la plantación.

Brazo robótico adaptable a la recogida de fruta

Para la recolección de la fruta se ha incorporado a la plataforma, un brazo robótico colaborativo que permitirá coger la fruta del suelo y depositarla en el cesto incorporado. Además, se está realizando un diseño a medida de una garra que va a permitir una adaptabilidad perfecta a la fruta, haciendo que la recolección sea eficiente y segura.

Algoritmos que permiten identificar, clasificar y localizar la fruta

El módulo de visión del equipo está compuesto por una cámara 2D y una cámara 3D. Por un lado, con la cámara 2D es posible identificar la fruta, analizar su color, su textura y su estado. Por otro lado, con la cámara 3D es posible analizar la forma, tamaño y la ubicación en el suelo. “El objetivo de la investigación es el desarrollo de algoritmos que permitan identificar, clasificar y localizar la fruta en el suelo para poder recolectarla”, apunta Gabriele Kubiliute, técnico de la línea de Tecnologías de visión avanzada de la Unidad de Transformación Digital de AINIA.

Tecnología validada con naranjas y caquis

El proyecto de investigación se dirige a la recogida de naranjas y caquis caídos del árbol, dos de los cultivos más importantes en la Comunidad Valenciana. “En un futuro, se pretende que esta tecnología se extienda a cualquier fruta susceptible de ser recolectada del suelo agrícola”, añade Gabriele Kubiliute.

La solución integrada desarrollada en FOODCOLLECT, que está siendo validada en campos de cultivo de la Comunidad Valenciana, supone una ventaja competitiva para el tejido agrícola valenciano en la explotación de los cultivos que permite crecer a las empresas valencianas de los sectores de la fabricación de maquinaria y bienes de equipo en el desarrollo de aplicaciones tecnológicas punteras, con gran potencial para la exportación nacional e internacional.

Esta actividad forma parte de la línea de I+D que AINIA está desarrollando, impulsada por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE). El proyecto está finalizando su primer año de los 2 años totales de duración.

Segunda vida al desperdicio

Casi 80 millones de toneladas de vegetales son desperdiciadas anualmente en la producción primaria en Europa. De ellas, 30 millones de toneladas son solamente fruta, que no llega a comercializarse. Gran parte de este desperdicio es fruta que se cae al suelo y no es recolectada. Y a la que se le puede dar diversos usos: comida animal, extractos, zumos, productos procesados, aromas, azúcares o biomasa, entre otros.

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