NBV Planning for the detection of hidden tomatoes in greenhouses with AgriSEE
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12234Palabras clave:
robótica agrícola, robots móviles, robots manipuladores, planificación de trayectorias y caminos, construcción de mapasResumen
La agricultura intensiva bajo invernadero es clave para sostener el crecimiento poblacional global. Sin embargo, el aumento de la población exige transformar los sistemas agrícolas hacia modelos más eficientes y sostenibles. En este contexto, la automatización, y en particular la robótica, se presenta como una soluci´on para enfrentar retos del sector, especialmente en tareas monótonas, insalubres o peligrosas (DDD: Dull, Dirty, Dangerous). Este estudio aborda la implementación de un algoritmo Next Best View (NBV), concretamente SEE++, con el fin de generar modelos 3D mediante nubes de puntos. Se utiliza un brazo robótico UR3 de Universal Robots equipado con una cámara Intel RealSense L515, escaneando frutos dentro de un entorno de invernadero simulado. La metodología permite determinar dinámicamente la siguiente mejor vista para optimizar el proceso de escaneo. Los resultados muestran que el sistema puede detectar tomates en escenarios dinámicos simulados donde los métodos tradicionales fallan ante objetos parcialmente ocultos, sentando las bases para su futura aplicación en tareas de recolección.
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