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Un dron para llenar nuestras despensas

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) emplean un robot aéreo para construir mapas de las variables ambientales de un invernadero y asegurar que las condiciones para el crecimiento de las plantas son idóneas.


FUENTE | UPM - mi+d
06/07/2015
 
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Un estudio realizado por investigadores del Grupo de Robótica y Cibernética (RobCib) del Centro de Automática y Robótica (CAR) -un centro mixto de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)- ha utilizado un dron para medir la temperatura, humedad, iluminación y concentración de CO2 de un invernadero. La capacidad del robot aéreo para desplazarse en las tres dimensiones y colocar los sensores en cualquier punto supone una ventaja sobre otras alternativas como las redes de sensores. Así, la utilización de esta tecnología puede ayudar a mejorar los sistemas de control del clima y la monitorización de los cultivos.

Invernadero en el que fueron realizados los experimentos
Invernadero en el que fueron realizados los experimentos. Fuente: UPM

La agricultura en invernadero es un terreno propicio para aplicar las nuevas tecnologías. A día de hoy, muchos invernaderos poseen sistemas avanzados para controlar el clima o suministrar agua o nutrientes a las plantas. Los principales objetivos de la agricultura bajo plásticos son el control del clima, tanto a nivel global como a nivel local, y la monitorización de los cultivos. Por lo tanto, hay una necesidad de medir ciertas variables ambientales del invernadero de forma continua y precisa.

En el trabajo realizado se ha empleado un robot aéreo impulsado por cuatro hélices que se denomina cuadricóptero (quadcopter) o cuadrirrotor (quadrotor). El uso de estos robots aéreos se está extendiendo por su tamaño reducido (su envergadura puede variar desde unos decímetros hasta uno o dos metros), su bajo coste (algunos están disponibles por unos pocos cientos de euros), su capacidad de maniobra y la gran cantidad de equipos que pueden transportar (por ejemplo, cámaras o sensores).

Quadrotor ARDrone Parrot empleado en el proyecto
Quadrotor ARDrone Parrot empleado en el proyecto

El quadrotor ha sido equipado con sensores de temperatura, humedad, iluminación y concentración de CO2, así como un controlador para recoger sus medidas y enviar los valores a través de una red inalámbrica. Los investigadores han realizado un completo análisis de mecánica de fluidos computacional, que ha determinado la posición óptima para estos sensores y ha demostrado que los flujos de las hélices no producen interferencias en sus medidas. El quadrotor puede seguir de forma autónoma recorridos programados por el invernadero o desplazarse libremente en busca de anomalías en sus mediciones.

Finalmente, todos los sistemas han sido probados en un experimento en un invernadero situado en el 'mar de plásticos' de Almería. El robot ha realizado vuelos que recorren el invernadero completo en alrededor de veinte minutos y ha generado mapas de temperatura, humedad, iluminación y concentración de CO2. Estos mapas se pueden utilizar, entre otras cosas, para asegurar que las condiciones ambientales son idóneas para el crecimiento de las plantas o para detectar fugas de temperatura y humedad debidas a defectos en las cubiertas.

Mapas de temperatura, humedad, luminosidad y CO2 generados en el invernadero
Mapas de temperatura, humedad, luminosidad y CO2 generados en el invernadero

Este trabajo ha sido publicado en la revista Sensors y abre la puerta para utilizar drones en invernaderos para llevar a cabo diferentes tareas. En estos momentos, estos proyectos de investigación desarrollados en universidades como la UPM están empezando a convertirse en sistemas comercializados por varias empresas. No podemos descartar que en un futuro próximo los drones nos sirvan para llenar nuestras despensas.


Roldan, Juan Jesus; Joossen, Guillaume; Sanz, David; del Cerro, Jaime; Barrientos, Antonio. Mini-UAV Based Sensory System for Measuring Environmental Variables in Greenhouses. SENSORS 15 (2): 3334-3350. DOI: 10.3390/s150203334. FEB 2015.



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