El consorcio de investigación europeo VINESCOUT, liderado por la Universitat Politècnica de València (UPV), ha presentado el nuevo prototipo de su robot autónomo de monitorización de viñedos, que mejora notablemente las prestaciones de su antecesor. El objetivo final es ayudar a los productores de vino a medir los parámetros clave del viñedo, incluida la disponibilidad de agua (estado del agua de la vid), la temperatura de la hoja/copa de la vid y el vigor de la planta. Hay que tener en cuenta que el control de los parámetros de la uva no se suele hacer en campo porque es complicado y caro y, si se hace, pocos pueden permitirse utilizar cámaras de presión que miden el potencial hídrico. De esta forma, la mayoría de los productores no utilizan datos que podrían ayudarles a optimizar el manejo de su viña y, en última instancia, a influir en la calidad del vino que producen.

“Nuestro robot permite un muestreo intensivo, pasando de veinte medidas por hora utilizando el método tradicional a más de tres mil datos por hora sin que el usuario tenga que esforzarse para conseguir las medidas. Al final, el productor obtiene un mapa de su parcela con datos que le dan idea de cuándo activar el riego si dispone de él en la parcela, o de la fecha de la vendimia, así como de la distribución de las plantas más productivas de su viñedo”, destaca el profesor Francisco Rovira, director del Laboratorio de Robótica Agrícola (ARL) de la UPV y coordinador del proyecto.

Además de la UPV, participan en el proyecto el grupo de investigación Televitis de la Universidad de La Rioja, la compañía francesa Wall-Ye SARL, la británica Sundance Multiprocessor Technology Ltd y la portuguesa Symington Family Estates. Fue precisamente en los viñedos de Quinta de Ataíde, propiedad de esta empresa lusa, donde se realizaron las pruebas del prototipo y la demostración oficial del segundo año del proyecto.

Entre las principales novedades del nuevo prototipo, se ha mejorado la navegación autónoma haciendo más robusto el sistema, que ahora combina visión 3D con LiDAR y sensores de ultrasonidos (sónar). Se ha perfeccionado también la inteligencia artificial incorporada, lo que se traduce en una conducción más precisa, tanto en el guiado dentro del viñedo como en los giros para cambiar de fila.

“El sistema de navegación autónomo ha mejorado mucho, lo que significa que el vehículo puede moverse más rápido y con mayor seguridad a lo largo de las hileras de vides, manteniendo la misma capacidad de recopilación de datos”, añade Verónica Saiz, investigadora del Laboratorio de Robótica Agrícola (ARL) de la UPV y project manager del proyecto

Lo más destacable este año es que el robot puede generar mapas también por la noche, ampliando así su capacidad de trabajo. Esta opción de navegación automática nocturna se ha probado este verano durante los ensayos de campo en el viñedo portugués. “Hemos comprobado que el robot se comporta igual de noche que de día y es capaz de generar los mapas automáticos del estado térmico”, destaca Verónica Saiz. Además, el robot incorpora una cámara multiespectral para la medida del vigor a través de varios índices vegetativos.

El aspecto externo también se ha modificado respecto al prototipo anterior. “Ahora el robot es más compacto y ágil, y está más protegido para un ambiente hostil como el del campo. Además, incorpora baterías de Litio –en lugar de plomo, como el modelo anterior–, que son más ligeras y, por tanto, más fácilmente intercambiables, y garantizan energía para una jornada de trabajo, como mínimo”, explica Andrés Cuenca, investigador también del Laboratorio de Robótica Agrícola (ARL) de la UPV.

“Tenemos ya los primeros mapas automáticos de temperatura y vigor de la planta; los genera el robot con un sensor infrarrojo y una cámara multiespectral, en tiempo real. El siguiente paso es comparar si estos mapas tienen buenas correlaciones con los obtenidos con los métodos manuales; si es así, se tendrá un sistema de monitorización automático mucho más efectivo y práctico para los viticultores y enólogos”, concluye Francisco Rovira.

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