9. La recolección robotizada

VineScout escaneando un viñedo. La velocidad de avance es aproximadamente de 2 km/h, y para dar una idea de lo que entendemos por toma masiva de datos, en una sesión de monitorización del estrés hídrico de un viñedo de 0,65 ha de superficie, se escanearon 14 filas en 71 minutos, generándose un mapa con 14.856 puntos de medida, cada uno de ellos con sus coordenadas geodésicas y variables medidas por los sensores, lo que equivale a una densidad de 2,3 puntos/m2. Esa misma parcela de 0,65 ha se muestreó manualmente con una cámara Scholander para medir el potencial hídrico de las vides, y se realizaron 36 medidas, lo que equivale a una densidad de 0,0056 puntos/m2. El robot no está disponible comercialmente, y tiene la ventaja de poder navegar en ausencia de GPS (Rovira-Más et al., 2020), aunque evidentemente, no sería posible generar mapas sin posicionamiento global.

Figura 13. Robot VineScout para monitorizar viñedos a alta resolución (al menos 2 puntos/m2)

9. La recolección robotizada

Automatizar la recolección de cultivos extensivos cuando se dispone de cosechadoras autopropulsadas, especialmente en cereales, no ha requerido más que implementar el guiado automático basado en GPS en estas máquinas. Sin embargo, la recolección de frutas de los árboles, que hasta el momento se ha realizado manualmente por cuadrillas de trabajadores, plantea grandes dificultades. Una parte importante de los frutos suele producirse en el interior de los árboles, siendo difícil para un sistema automático localizar frutos con oclusiones totales o parciales. Por otro lado, aunque se identifiquen los frutos, hay que impulsar un brazo robótico hasta cada fruta, que debe cortarla y depositarla en un recipiente sin que se produzcan daños, algo que se consiguió ya en los años ochenta del siglo pasado (Kondo et al, 2011), pero que sigue siendo demasiado lento si lo comparamos con la recolección manual. No obstante, dentro del total de los costes productivos para árboles frutales, la parte correspondiente a la recolección puede superar el 50 % (Burks, 2008), lo que convierte a la recolección automatizada de frutas en un tema recurrente dentro de la robótica agrícola, en la que se siguen buscando soluciones, y donde cada vez parece que estemos más cerca de conseguirlo. Un primer paso ha consistido en modificar la estructura de los cultivos para favorecer la introducción de máquinas con mecanismos recolectores y plataformas de asistencia, formando los árboles en espalderas planas y altas que reducen el porcentaje de oclusión de fruta de manera sustancial. Esta arquitectura es muy común en viñedo, pero se está aplicando cada vez más a otros frutales como los almendros, olivos, manzanos, cerezos, y arándanos. La Figura 14.a) proporciona un ejemplo de cerezos en espaldera plantados en el Estado de Washington (EEUU). Aun así, todavía no contamos con una base de robots comerciales fácilmente accesibles, pero sí con soluciones