Desarrollo de un oso hormiguero artificial.

Abstract

El presente trabajo describe el desarrollo de un sistema autónomo que detecta y sigue hormigas utilizando un robot hexápodo equipado con una cámara y algoritmos de visión por computadora e inteligencia artificial. Como objetivo a largo plazo, esta solución busca contribuir a reducir la dependencia de pesticidas, ofreciendo una alternativa más amigable con el medio ambiente. El desarrollo del robot incluyó múltiples iteraciones, mejorando la estabilidad y adaptabilidad para operar en terrenos complejos como pasto, tierra y superficies inclinadas. Se implementó un modelo de visión basado en YOLOv8, entrenado con un conjunto diverso de datos que incluye imágenes reales de caminos de hormigas capturadas en la Facultad de Ingeniería, datasets externos y datos sintéticos generados mediante simulaciones en Unreal Engine 5. La combinación de aprendizaje automático con algoritmos heurísticos permitió implementar la detección de hormigas y la toma de decisiones en tiempo real. Las pruebas realizadas abarcaron entornos controlados de laboratorio, terrenos al aire libre y simulaciones. Los resultados evidenciaron que el sistema puede detectar y seguir hormigas en diversos escenarios, aunque los entornos más complejos, como el pasto largo, plantearon desafíos para el modelo de detección. A pesar de estas limitaciones, el sistema mostró un desempeño aceptable en términos de estabilidad, movilidad y precisión en la identificación de objetivos. Este proyecto sienta las bases para futuras investigaciones y mejoras, incluyendo la incorporación de nuevos sensores, optimización del hardware y entrenamiento de modelos más avanzados. Los resultados obtenidos resaltan el potencial de esta solución para convertirse en una herramienta práctica en el control de plagas agrícolas, contribuyendo a la reducción de costos y riesgos ambientales asociados al uso de pesticidas.