Recogedor robótico próximamente

Dan Steere, izquierda, y Curt Salisbury, cofundadores de Abundant Robotics Inc. (TJ Mullinax/Good Fruit Grower)

Una cosechadora de manzana con método de aspiradora en proceso de desarrollo por una compañía de California, ha demostrado que puede ver las manzanas y cortarlas del árbol sin causarles daño significativo, ya sea a un ritmo de corte o a más de una manzana por segundo.

Ahora que los investigadores han demostrado que la tecnología funciona, están enfocados en el diseño de una máquina que opere con efectividad en las huertas de la actualidad y que se pueda integrar con facilidad a otros sistemas de huertas. La meta es tener las primeras máquinas disponibles para su uso comercial en 2018.

“Hay mucho trabajo a llevar a cabo para hacer el producto; sin embargo, hay un momento en la investigación y desarrollo en donde se hace un cambio de la investigación tecnológica a buena ingeniería de producto. Hemos llegado a ese punto”, dijo Dan Steere, de Abundant Robotics CEO, a Good Fruit Grower. “Sabemos que se necesita disminuir el costo de cosecha, y esperamos que esto lo hará considerablemente”.

Los investigadores de  Abundant Robotics, filial de SRI International, comenzaron a trabajar en el desarrollo de una cosechadora automática hace tres a­ños. Hicieron viajes al Estado de Washington y al hemisferio sur para hacer pruebas de sus prototipos durante la cosecha.

En ensayos del a­ño pasado, los investigadores encontraron que el sistema de visión y la aspiradora de la cosechadora fueron capaces de reconocer, localizar y cortar las manzanas sin magullarlas a un ritmo de corte de más de una manzana por segundo. Sin embargo, la máquina se mantuvo estacionada, cortando fruta en un lugar, el sensor óptico o visual mostró posibilidad de mejoramiento y el espacio de trabajo de la máquina necesitó de expansión para alcanzar más en la copa de los árboles.

Este año, múltiples cambios a la maquinaria y el software resultaron en avances adicionales en los ensayos en las huertas, tanto en Australia como en el Estado de Washington.

Ajuste de precisión del equipo

Para los ensayos o pruebas experimentales, los investigadores ralearon árboles de manzano dejando un solo fruto y conservando los frutos que consideraron físicamente inaccesibles para el robot, como aquellos frutos localizados inmediatamente detrás del tronco. Los investigadores, también, podaron los árboles a diez pulgadas más allá de los cables de la espaldera para crear una pared de fruta.

Para permitir que el sistema visual de la máquina reconociera mejor la fruta del árbol, los investigadores movieron la cámara al final del mismo efector distal. En copas preparadas de árboles de manzano de la variedad Pink Lady de 10 pies de altura y 10 pies de separación entre surcos, ellos encontraron que la máquina reconoció el 92 por ciento de las manzanas distribuidas en tres cables a alturas diferentes: a 30, 46 y 62 pulgadas del suelo. El rango de detección varió en los cables: 79 por ciento de manzanas fueron detectadas en el cable más bajo, seguido del 94 y 97 por ciento en el segundo y tercer cable, respectivamente.

La menor detección en el cable más bajo fue atribuido al follaje obstruyendo la vista de la cosechadora, lo que se puede corregir escaneando más abajo de este cable, dijo Curt Salisbury, investigador principal y jefe oficial de tecnología de Abundant, a los miembros de la Comisión de Investigación de Árboles Frutales de Washington en una reunión de agosto.

Los puntos ciegos del robot estuvieron directamente atrás del cable y tronco. Este cosechó el 99 por ciento de la fruta que vio. “Si la vimos, la cortamos”, manifestó Salisbury.

Adicionalmente, los investigadores incrementaron el espacio de trabajo del brazo del robot a 51 pulgadas, diagonalmente, y a 20 pulgadas de profundidad, lo que permitió a la máquina cosechar manzanas entre 24 y 57 pulgadas sobre el suelo. Sin embargo, declaró Steere, un sistema comercial tendría un área a cubrir mucho más grande. También cosecharon continuamente al desplazarse en el surco con un tractor a una velocidad mínima de 0.5 mph (o alrededor de 0.8 pulgadas por segundo), con el tractor a la velocidad más baja y a una velocidad del motor de 1200 rpm. El chofer del tractor varió la velocidad en base a la carga de manzana en la copa de los árboles para mantener el promedio de ritmo de corte deseado de una manzana por segundo y un promedio de distancia recorrida en el surco de entre una a seis pulgadas por segundo.

En el otoño de 2015, en un experimento en donde se cosecharon 180 manzanas de la variedad Fuji, se descartó o sacrificó el 14 por ciento de la fruta, principalmente por perforaciones y cortes a la misma. En la primavera de 2016, un ensayo o experimento en donde se cosecharon 200 manzanas de la variedad Pink Lady resultó en una reducción de fruta sacrificada de casi el 11 por ciento, principalmente por magulladuras. Se eliminaron las perforaciones preparando mejor la copa de los árboles, expresó Salisbury. Algunas de las magulladuras, las cuales ocurrieron en una variedad más propensa a estas, fueron ocasionadas por cambios en el sistema de aspirado que será corregido en repeticiones futuras del prototipo.

Solo en un par de ocasiones se cortaron o recogieron espolones. El número de pecíolos jalados también fue bastante menor y se ha encontrado que es específico de la variedad.

Recomendaciones

Muchos agricultores ya están preguntando qué es lo que deben hacer para prepararse para la automatización. Por su parte, Abundant Robotics todavía no está preparada para empezar a ofrecer recomendaciones para especificaciones de huertas a los productores o para dar detalles sobre cómo el sistema podría ser comercialmente introducido o a qué costo. No obstante, el equipo ha podido contestar a una serie de preguntas acerca de su uso en diferentes sistemas de huertas.

La habilidad de la máquina para  cosechar ha sido la misma en copas verticales y en ángulo. En las copas entrenadas se tendrán mejores resultados con la cosechadora robótica, dijo Salisbury.

“Hay algunos beneficios que resultan de eso. Uno es que toda la fruta tiende a estar más cerca una de otra a lo largo de ese plano, de tal manera que la frecuencia de movimiento y el tiempo de movimiento que toma para ir de un grupo de manzanas a otro tiende a ser más corto”, expresó.

Adicionalmente, dijo, los crecimientos largos tienden a obstruir la habilidad de la máquina para meterse dentro de la copa y estos aumentan la predisposición de jalar una rama y magullar o perforar la fruta.

Steere está de acuerdo. “A este punto, estamos conformes de que el entrenamiento firme o severo de las copas de los árboles será necesario para la automatización”, manifestó. No estamos listos para las especificaciones de eso; sin embargo, mucho de este trabajo está apuntando a copas firmemente o severamente entrenadas que permitan este tipo de automatización”.

En el futuro, a medida de que ellos continúan con su trabajo para avanzar en la comercialización de la cosechadora robótica, los investigadores también están trabajando en el diseño del prototipo para trabajar en combinación con un sistema de traslado o movimiento.

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Sobre el Autor

Shannon Dininny

Shannon Dininny is the managing editor of Good Fruit Grower. She writes articles for the print magazine and website and plans and prepares editorial content. -- Follow the author: Office (509) 853-3522 Cell: (509) 834-5321 -- email

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