El trabajo, liderado por personal investigador del Centro de Automática y Robótica (CAR), centro mixto del CSIC y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha dotado al Twizy de un sistema que permite regular la dirección, el freno y el acelerador sin ninguna intervención humana, según detalla la revista Smart Agricultural Technology.

Según informó este viernes el CSIC, la herramienta ha demostrado ya su precisión y seguridad en pruebas realizadas en viñedos experimentales en Arganda del Rey (Madrid) y en viñedos comerciales de la bodega Terras Gauda (Pontevedra). En ellas, el vehículo logró navegar de forma autónoma entre las hileras de vid y ejecutar giros entre calles, manteniendo velocidades estables de entre uno y tres kilómetros por hora.

Este sistema es idóneo para la monitorización de cultivos, la detección temprana de plagas o la estimación de cosechas, aplicando técnicas de agricultura de precisión que buscan optimizar el uso de recursos. Para conseguir la automatización, el equipo investigador ha integrado un sistema de control distribuido sobre bus CAN y tecnología 'drive-by-wire', que sustituye los controles mecánicos por sistemas electrónicos.

La investigadora del CSIS Ángela Ribeiro, que ha liderado el trabajo, explicó que "el vehículo utiliza controladores con algoritmos de lógica difusa que imitan el razonamiento humano para lograr una conducción suave y estable incluso en terrenos irregulares, como destaca la investigadora del CSIC".

El autor principal del estudio José M. Bengochea-Guevara, señaló que "nuestro objetivo era demostrar que un vehículo urbano eléctrico puede adaptarse con éxito al entorno agrícola, manteniendo precisión, seguridad y autonomía”. Este enfoque permite reutilizar vehículos eléctricos comerciales, según los autores, lo que reduce drásticamente los costes destinados al desarrollo de nuevos robots agrícolas.

El vehículo adaptado incorpora sensores avanzados, como cámaras RGB-D (que capturan color y distancia) y receptores GNSS de alta precisión para determinar su ubicación geográfica. El estudio se enmarca en proyectos dedicados al desarrollo de robótica y sistemas de inteligencia artificial aplicados a la agricultura, como FlexiGroBots, Agrobots e iRoboCity2030-CM.