El proyecto GreenBot da un paso clave hacia la agricultura sostenible con la puesta en campo de un veh\u00edculo aut\u00f3nomo de alta precisi\u00f3n dise\u00f1ado para el control inteligente y localizado de malas hierbas en cultivos le\u00f1osos como almendro, c\u00edtrico y olivar. Este avance, fruto de la colaboraci\u00f3n p\u00fablico-privada, integra inteligencia artificial (IA), rob\u00f3tica y visi\u00f3n por computador para optimizar el uso de productos fitosanitarios, reducir costes y mitigar el impacto ambiental de la agricultura intensiva.<\/p>\n
Un reto agron\u00f3mico con respuesta tecnol\u00f3gica<\/strong><\/p>\n Las malas hierbas representan una amenaza constante para la producci\u00f3n agr\u00edcola, con p\u00e9rdidas estimadas de hasta un 40\u202f% del rendimiento en cultivos. Los m\u00e9todos convencionales de control, basados en la aplicaci\u00f3n generalizada de herbicidas, no solo son costosos (hasta un 30\u202f% del coste de producci\u00f3n) sino tambi\u00e9n perjudiciales para el medio ambiente debido a fen\u00f3menos de deriva o escorrent\u00eda.<\/p>\n GreenBot aborda este problema mediante un enfoque preciso y dirigido, adaptado al entorno complejo de los cultivos le\u00f1osos, donde el acceso bajo la copa de los \u00e1rboles y la presencia de sistemas de riego hacen inviable el uso de maquinaria convencional sin riesgo de da\u00f1o.<\/p>\n Resultados preliminares y validaci\u00f3n en campo<\/strong><\/p>\n Durante las pruebas en campo, el sistema aut\u00f3nomo ha demostrado ser eficaz en distintas condiciones de luz, suelo y cobertura vegetal. Se han identificado \u00e1reas de mejora relacionadas con la detecci\u00f3n de plantas peque\u00f1as en condiciones de sombra, lo que ha motivado nuevos entrenamientos del modelo con datos enriquecidos.<\/p>\n Con una frecuencia de inferencia de 1 segundo por imagen, el sistema es capaz de operar en tiempo real, sin necesidad de servidores externos, y ha logrado una integraci\u00f3n completa entre percepci\u00f3n, navegaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n localizada, validada por todos los equipos t\u00e9cnicos involucrados.<\/p>\n GreenBot cuenta con la participaci\u00f3n de un consorcio multidisciplinar compuesto por el grupo de investigaci\u00f3n AGR-278 \u00abSmart Biosystems Laboratory\u00bb de la Universidad de Sevilla, GMV, TEPRO, PIONEER HiBred Spain SL y Cooperativas Agroalimentarias de Andaluc\u00eda. El proyecto del Grupo Operativo Greenbot tiene una duraci\u00f3n programada de 21 meses y ha finalizado el 30 de junio de 2025.<\/p>\n Tecnolog\u00eda avanzada para una aplicaci\u00f3n localizada<\/strong><\/p>\n En el marco de este proyecto, GMV ha desarrollado una plataforma rob\u00f3tica aut\u00f3noma controlada por su soluci\u00f3n uPathWay que combina visi\u00f3n artificial, navegaci\u00f3n inteligente y un sistema de aplicaci\u00f3n localizada de fitosanitarios. El robot integra:<\/p>\n \u2022 Navegaci\u00f3n aut\u00f3noma entre hileras basada en ROS2, sensores GNSS RTK, IMU y, opcionalmente, LiDAR o sensores de proximidad.<\/p>\n \u2022 Un brazo rob\u00f3tico semicircular que rodea los troncos sin detener el avance, equipado con boquillas pulverizadoras que solo se activan sobre la zona espec\u00edfica donde se detectan malas hierbas, minimizando el uso de qu\u00edmicos.<\/p>\n \u2022 El sistema identifica con precisi\u00f3n la zona cr\u00edtica a tratar \u2014entre el tronco y la l\u00ednea de goteo\u2014, evitando da\u00f1os al cultivo y asegurando una intervenci\u00f3n eficaz sobre las malas hierbas existentes.<\/p>\n El n\u00facleo de la detecci\u00f3n de malas hierbas, desarrollado por la Universidad de Sevilla, se basa en un sistema de visi\u00f3n est\u00e9reo ZED 2i instalado a baja altura, conectado a un procesador Jetson AGX Orin de 64\u202fGB. Un modelo de detecci\u00f3n basado en YOLO y entrenado ad hoc procesa en tiempo real im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n, identificando la especie, posici\u00f3n y dimensiones de cada mala hierba con una precisi\u00f3n espacial de \u00b12\u202fcm.<\/p>\n Cada detecci\u00f3n se convierte en un conjunto estructurado de datos (imagen anotada, clase, confianza, coordenadas 3D, etc.) que se integra autom\u00e1ticamente en el sistema de control y tratamiento del robot mediante una API REST implementada con FastAPI.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El proyecto GreenBot da un paso clave hacia la agricultura sostenible con la puesta en campo de un veh\u00edculo aut\u00f3nomo de alta precisi\u00f3n dise\u00f1ado para el control inteligente y localizado de malas hierbas en cultivos le\u00f1osos como almendro, c\u00edtrico y olivar. <\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":2734,"template":"","taxonomy\/categoria-radar":[37],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/post-type\/radar\/2733"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/post-type\/radar"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/radar"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2734"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2733"}],"wp:term":[{"taxonomy":"categoria-radar","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.andaluciaagrotech.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/taxonomy\/categoria-radar?post=2733"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}