​​Diseño y simulación de un vehículo terrestre no tripulado omnidireccional con navegación autónoma para la distribución automatizada de café pergamino

Abstract

Este trabajo presenta el diseño y desarrollo de un sistema de Vehículo Terrestre No Tripulado (UGV) omnidireccional orientado a la distribución uniforme de café pergamino en patios de secado. El proyecto se plantea en la cooperativa cafetalera Pangoa, que dispone de un área de 1500 m² dividida en 60 quintales (25 m² cada uno). El objetivo principal es incrementar la eficiencia operativa del proceso, reducir la carga laboral y preservar la calidad del grano durante el secado, mitigando pérdidas generadas por prácticas manuales tradicionales. La propuesta combina hardware de bajo costo con herramientas para el desarrollo de este. La navegación del UGV se fundamenta en edometría, mediante encoders de efecto Hall e información de una unidad inercial (IMU), procesados en una ESP32 NodeMCU con control PID para desplazamientos rectilíneos. A nivel de percepción, se integra una cámara controlada por Raspberry Pi 4B, utilizada en conjunto con algoritmos de visión artificial para supervisar la distribución del café, donde se modelan las trayectorias de cobertura del área total y se analizan métricas de desempeño como tiempo de operación y uniformidad del esparcido. Los resultados experimentales con el prototipo, complementados con la simulación a escala real, evidencian mejoras significativas en eficiencia y cuidado del grano, constituyendo una alternativa viable y sostenible para pequeños productores. Este desarrollo representa un avance hacia la automatización agrícola aplicada al sector cafetalero peruano.

This thesis presents the design and development of an omnidirectional Unmanned Ground Vehicle (UGV) system intended for the uniform distribution of parchment coffee across drying patios. The project is carried out at the Pangoa coffee cooperative, which has a total drying area of 1,500 m², divided into 60 lots of 25 m² each. The main objective is to improve operational efficiency, reduce physical workload, and preserve coffee bean quality during the drying process, while minimizing losses caused by traditional manual practices. The proposed system combines affordable hardware with advanced simulation tools. UGV navigation is based on odometry, using Hall-effect encoders and an Inertial Measurement Unit (IMU). Data is processed with an ESP32 NodeMCU, which applies to a PID controller to achieve stable linear displacements. For perception, a camera managed by a Raspberry Pi 4B is implemented, together with computer vision algorithms to monitor the distribution of coffee. In addition, the system is validated in a simulated environment where coverage trajectories of the entire drying area are modeled, and performance metrics such as operating time and distribution uniformity are evaluated. The experimental tests with the physical prototype, complemented by large-scale simulation, show significant improvements in efficiency and bean preservation. These results highlight the feasibility of the proposed solution as a sustainable alternative for small producers. Overall, this work contributes to the application of agricultural automation in the Peruvian coffee sector.