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Plataforma robótica a campo autodirigida mediante visión artificial
Por:
Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires
Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires
Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires
Publicado en:
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Resumen:
Español
La recopilación de datos sobre cultivos a campo comprende tareas como el monitoreo sistemático, el análisis y la evaluación de los datos relevados (RMAE). Dichas tareas requieren de una amplia planificación metodológica, tiempo de observación y de una gran capacidad para el manejo de enormes volúmenes de datos. Los avances tecnológicos en áreas como la robótica, visión artificial, sensores, comunicación y conectividad han reducido efectivamente los desafíos asociados con la recopilación remota de datos y los sistemas de RMAE.
La presente línea busca desarrollar una plataforma robótica móvil terrestre que sea capaz de recorrer un campo mediante navegación por visión artificial, lo cual a futuro podrá facilitar no sólo la recolección de datos de un cultivo a lo largo de la evolución del mismo, sino también el monitoreo y evaluación posterior de los mismos. Para determinar el diseño de la plataforma se realizó un análisis de las diferentes de plataformas a campo existentes buscando que solucionen este tipo de problemáticas u otras similares. También se realizó el análisis y el diseño de la estructura de la plataforma y la tecnología que esta llevaría en base a los requerimientos específicos del proyecto. Esto derivó en el desarrollo de un prototipo sobre el cual se hicieron diferentes tipos de pruebas satisfactorias para la solución de la problemática planteada, que han permitido iniciar la implementación de la misma
Disciplinas:
Ciencias e Investigación - Tecnología
Palabras clave :
Plataforma de Fenotipado - Sensores - Procesamiento digital
Descriptores:
IMÁGENES - ROBÓTICA - CULTIVO
Cómo citar este trabajo:
Faroppa, Martín; Cicerchia, Lucas Benjamin ; Serafino, Sandra.
(2018).
Plataforma robótica a campo autodirigida mediante visión artificial.
Ponencia
Mendoza, .
Dirección URL del informe: /13279.
Fecha de consulta del artículo: 03/09/24.
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