La Agencia Estatal de Investigación (AEI), la primera a nivel nacional de estas características, ha financiado la creación de un robot autónomo con dos brazos mecánicos capaz de recoger fruta y verdura de forma selectiva en los cultivos sin dañar los alimentos.

El Proyecto PoCROBOCROP es una iniciativa del Grupo de Robótica de Exteriores y de Servicios del Centro de Automática y Robótica del Consejo Superior de Investigaciones Científicas-Universidad Politécnica de Madrid (CSIC-UPM). PoCROBOCROP fue seleccionado dentro de la convocatoria de ‘Pruebas de Concepto 2021’ y recibió una financiación de 138.000 euros por parte de la Agencia Estatal de Investigación.

“Teniendo en cuenta la creciente demanda de frutas y verduras a nivel mundial, las dificultades para encontrar trabajadores en el sector agrícola y el progresivo aumento de los costes laborales, podemos afirmar que los resultados de este proyecto contribuirán a mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la competitividad de la industria agrícola española”, afirma Roemi Emilia Fernández Saavedra, científica titular en el Grupo de Robótica de Exteriores y de Servicios del Centro de Automática y Robótica CSIC-UPM e investigadora principal de PoCROBOCROP.

Fernández Saavedra explica que “la mayoría de las actividades de recogida selectiva requieren del uso de los dos brazos, por eso era fundamental que nuestro robot fuese capaz de reproducir de forma natural los movimientos propios de la manipulación humana. Para lograrlo hemos utilizado algoritmos con técnicas de inteligencia artificial para percibir el entorno y tomar las decisiones oportunas en la recolección. Los algoritmos de percepción inteligente serán responsables de detectar y localizar espacialmente las frutas a cosechar, a pesar de la variabilidad de los productos y de las oclusiones presentes, así como de detectar otros elementos de la escena que puedan actuar como obstáculos durante la recolección. Los algoritmos de planificación decidirán qué frutas recolectar, las trayectorias que seguirán los brazos y la orientación del agarre, en función del estado del sistema y de la información proporcionada por los algoritmos de percepción, mientras que los algoritmos de control se encargarán de la correcta ejecución de los movimientos”.

“También hemos probado el uso de garras fabricadas a partir de materiales deformables para minimizar el daño en los productos durante el agarre y facilitar la adaptación del sistema robótico a diferentes tipos de cultivos”, añade la investigadora del CSIC.