Sistema de navegación autónoma para robots móviles tipo oruga en cultivos de tomate

Alvarado Álvarez, Francisco Arturo

Publicación:
Sistema de navegación autónoma para robots móviles tipo oruga en cultivos de tomate

dc.contributor.advisor	Borrás Pinilla, Carlos
dc.contributor.advisor	Esteban Villegas, Helio Sneyder
dc.contributor.author	Alvarado Álvarez, Francisco Arturo
dc.contributor.evaluator	Roa Prada, Sebastián
dc.contributor.evaluator	Bautista Rozo, Lola Xiomara
dc.date.accessioned	2025-08-13T15:32:38Z
dc.date.available	2025-08-13T15:32:38Z
dc.date.created	2025-05-20
dc.date.issued	2025-07-28
dc.description.abstract	La agricultura colombiana enfrenta pérdidas significativas por ineficiencia y baja tecnificación, especialmente en cultivos hortícolas como el tomate. Ante este contexto, se diseñó e implementó un sistema de navegación autónoma para un robot móvil tipo oruga orientado a operar en un invernadero de tomate simulado. El objetivo fue garantizar desplazamientos seguros y eficientes mediante técnicas de localización y mapeo simultáneos (SLAM) —con el algoritmo LOAM ejecutado en modo offline— y la planificación óptima de rutas basada en un A* híbrido posteriormente optimizado con TEB, cumpliendo restricciones cinemáticas y distancias de seguridad. La metodología integró un entorno virtual de alta fidelidad construido en Unreal Engine 5 y acoplado a Simulink para la comunicación y el control; se modeló el robot, su sensórica (LiDAR 3D e INS/GNSS) y el invernadero. La validación se realizó en cuatro escenarios (normal/irregular, con/sin obstáculos) y cuatro sets de trayectorias por escenario, evaluando exactitud de seguimiento y eficiencia de ruta. Los resultados muestran mapas precisos (error medio ~3%) y un seguimiento de trayectoria con errores promedio inferiores al 0,3% usando Pure Pursuit. El A* híbrido puro presentó colisiones en escenarios con obstáculos, mientras que la versión optimizada con TEB añadió márgenes de seguridad y completó exitosamente todas las pruebas, reduciendo hasta un 53,6% el error promedio en terrenos irregulares. Se concluye que la arquitectura propuesta es robusta para entornos estáticos previamente mapeados y sienta bases para futuras extensiones online y en campo real.
dc.description.abstractenglish	Colombian agriculture suffers substantial losses due to inefficiency and limited technological adoption, particularly in greenhouse tomato production. This work presents the design and implementation of an autonomous navigation system for a tracked mobile robot operating in a simulated tomato greenhouse. The system combines offline SLAM using the LOAM algorithm for mapping and localization with an optimal path planner based on a Hybrid A* algorithm refined through Timed Elastic Band (TEB) optimization to meet kinematic constraints and safety margins. A high-fidelity virtual environment was built in Unreal Engine 5 and interfaced with Simulink to model robot dynamics, sensing (3D LiDAR and INS/GNSS), and the greenhouse. Validation covered four scenarios (normal/irregular terrain, with/without obstacles) and four trajectory sets per scenario, assessing tracking accuracy and route efficiency. Results indicate accurate maps (≈3% average pose error) and trajectory tracking errors below 0.3% using a Pure Pursuit controller. The pure Hybrid A* planner produced collisions in obstacle-rich scenarios, whereas the TEB-optimized version successfully completed all tests, adding safety buffers and reducing average tracking error by up to 53.6% on irregular terrain. The proposed architecture proves robust for static, pre-mapped environments and provides a foundation for future online implementations and field deployment.
dc.description.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002390795
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería Mecánica
dc.description.orcid	https://orcid.org/0009-0008-8477-3209
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45866
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería Mecánica
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería Mecánica
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Navegación autónoma
dc.subject	Robótica móvil
dc.subject	LOAM
dc.subject	Algoritmo A* Híbrido
dc.subject	Planificación de trayectorias
dc.subject	robot tipo oruga
dc.subject	Unreal Engine
dc.subject	Simulink
dc.subject.keyword	Autonomous Navigation
dc.subject.keyword	Mobile Robotics
dc.subject.keyword	LOAM
dc.subject.keyword	Hybrid A* Algorithm
dc.subject.keyword	Path Planning
dc.subject.keyword	Tracked Robot
dc.subject.keyword	Unreal Engine
dc.subject.keyword	Simulink
dc.title	Sistema de navegación autónoma para robots móviles tipo oruga en cultivos de tomate
dc.title.english	Autonomous Navigation System for Tracked Mobile Robots in Tomato Crops
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dspace.entity.type	Publication