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

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dc.contributor.advisorBorrás Pinilla, Carlos
dc.contributor.advisorEsteban Villegas, Helio Sneyder
dc.contributor.authorAlvarado Álvarez, Francisco Arturo
dc.contributor.evaluatorRoa Prada, Sebastián
dc.contributor.evaluatorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.date.accessioned2025-08-13T15:32:38Z
dc.date.available2025-08-13T15:32:38Z
dc.date.created2025-05-20
dc.date.issued2025-07-28
dc.description.abstractLa 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.abstractenglishColombian 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.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002390795
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Mecánica
dc.description.orcidhttps://orcid.org/0009-0008-8477-3209
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45866
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Mecánica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectNavegación autónoma
dc.subjectRobótica móvil
dc.subjectLOAM
dc.subjectAlgoritmo A* Híbrido
dc.subjectPlanificación de trayectorias
dc.subjectrobot tipo oruga
dc.subjectUnreal Engine
dc.subjectSimulink
dc.subject.keywordAutonomous Navigation
dc.subject.keywordMobile Robotics
dc.subject.keywordLOAM
dc.subject.keywordHybrid A* Algorithm
dc.subject.keywordPath Planning
dc.subject.keywordTracked Robot
dc.subject.keywordUnreal Engine
dc.subject.keywordSimulink
dc.titleSistema de navegación autónoma para robots móviles tipo oruga en cultivos de tomate
dc.title.englishAutonomous Navigation System for Tracked Mobile Robots in Tomato Crops
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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