El sistema autónomo GreenBot realiza con éxito pruebas en campo para la protección sostenible de cultivos leñosos

El proyecto GreenBot da un paso clave hacia la agricultura sostenible con la puesta en campo de un vehículo autónomo de alta precisión diseñado para el control inteligente y localizado de malas hierbas en cultivos leñosos como almendro, cítrico y olivar. Este avance, fruto de la colaboración público-privada, integra inteligencia artificial (IA), robótica y visión por computador para optimizar el uso de productos fitosanitarios, reducir costes y mitigar el impacto ambiental de la agricultura intensiva.

Un reto agronómico con respuesta tecnológica

Las malas hierbas representan una amenaza constante para la producción agrícola, con pérdidas estimadas de hasta un 40 % del rendimiento en cultivos. Los métodos convencionales de control, basados en la aplicación generalizada de herbicidas, no solo son costosos (hasta un 30 % del coste de producción) sino también perjudiciales para el medio ambiente debido a fenómenos de deriva o escorrentía.

GreenBot aborda este problema mediante un enfoque preciso y dirigido, adaptado al entorno complejo de los cultivos leñosos, donde el acceso bajo la copa de los árboles y la presencia de sistemas de riego hacen inviable el uso de maquinaria convencional sin riesgo de daño.

Resultados preliminares y validación en campo

Durante las pruebas en campo, el sistema autónomo ha demostrado ser eficaz en distintas condiciones de luz, suelo y cobertura vegetal. Se han identificado áreas de mejora relacionadas con la detección de plantas pequeñas en condiciones de sombra, lo que ha motivado nuevos entrenamientos del modelo con datos enriquecidos.

Con una frecuencia de inferencia de 1 segundo por imagen, el sistema es capaz de operar en tiempo real, sin necesidad de servidores externos, y ha logrado una integración completa entre percepción, navegación y aplicación localizada, validada por todos los equipos técnicos involucrados.

GreenBot cuenta con la participación de un consorcio multidisciplinar compuesto por el grupo de investigación AGR-278 «Smart Biosystems Laboratory» de la Universidad de Sevilla, GMV, TEPRO, PIONEER HiBred Spain SL y Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía. El proyecto del Grupo Operativo Greenbot tiene una duración programada de 21 meses y ha finalizado el 30 de junio de 2025. 

Tecnología avanzada para una aplicación localizada

En el marco de este proyecto, GMV ha desarrollado una plataforma robótica autónoma controlada por su solución uPathWay que combina visión artificial, navegación inteligente y un sistema de aplicación localizada de fitosanitarios. El robot integra:

• Navegación autónoma entre hileras basada en ROS2, sensores GNSS RTK, IMU y, opcionalmente, LiDAR o sensores de proximidad.

• Un brazo robótico semicircular que rodea los troncos sin detener el avance, equipado con boquillas pulverizadoras que solo se activan sobre la zona específica donde se detectan malas hierbas, minimizando el uso de químicos.

• El sistema identifica con precisión la zona crítica a tratar —entre el tronco y la línea de goteo—, evitando daños al cultivo y asegurando una intervención eficaz sobre las malas hierbas existentes.

El núcleo de la detección de malas hierbas, desarrollado por la Universidad de Sevilla, se basa en un sistema de visión estéreo ZED 2i instalado a baja altura, conectado a un procesador Jetson AGX Orin de 64 GB. Un modelo de detección basado en YOLO y entrenado ad hoc procesa en tiempo real imágenes de alta resolución, identificando la especie, posición y dimensiones de cada mala hierba con una precisión espacial de ±2 cm.

Cada detección se convierte en un conjunto estructurado de datos (imagen anotada, clase, confianza, coordenadas 3D, etc.) que se integra automáticamente en el sistema de control y tratamiento del robot mediante una API REST implementada con FastAPI.

Este proyecto está financiado por la convocatoria 2022 de ayudas para el funcionamiento de Grupos Operativos de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en el marco del Programa de Desarrollo Rural de Andalucía 2014-2022, al amparo de la Orden de 7 de julio de 2020, de la Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Desarrollo Sostenible (submedida 16.1, operaciones 16.1.2 y 16.1.3).

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