Propuestas de tesis 2023

Intro

El daño causado por pájaros en los diferentes cultivos es un problema relevante en la agricultura a nivel mundial. En Uruguay los mismos afectan desde cultivos de secano como la soja y el girasol hasta frutales como el durazno, manzanos, perales y uva. La principal especie plaga en frutales es la cotorra (Myiopsitta monachus). Debido a la prohibición de algunas herramientas para el control de estas y aumento significativo de la población, viticultores y fruticultores enfrentan serios problemas todos los años con pérdidas de producción durante algunas semanas previas a la cosecha de los frutos. Algunos productores hacen el uso de mallas anti pájaros lo que genera altos costos con mano de obra para la instalación y posterior retirada de las mallas en el momento de la cosecha. Además del costo de estas mallas. Algunos métodos de control como lo de sonido (parlantes en los montes), láseres, cometas, hilos, CDs, entre otros ya vienen siendo utilizados, pero los mismos no han cumplido las expectativas de los productores con respecto a la eficacia, la confiabilidad y el costo. Actualmente se está estudiando el uso de diversas tecnologías que se complementan entre ellas, como el uso de detección automática de especies invasoras mediante cámaras, uso de drones y sonidos para disuasión de los pájaros.

En la última década el crecimiento de los aprovechamientos eólicos en el Uruguay ha sido
explosivo, instalándose decenas de parques eólicos que aportan una porción muy significativa de la
matriz eléctrica nacional. Sin embargo, en el futuro cercano la atención del sector podría volcarse
hacia la operación y mantenimiento de los parques actualmente en funcionamiento, con vida útil
esperada del orden de 20 años.
En este contexto el desarrollo de capacidades locales para la inspección del estado de las palas de
los aerogeneradores cobra especial relevancia. En tal sentido, existe una reciente pero muy prolífica
bibliografía que soporta la factibilidad y conveniencia de cambiar los métodos tradicionales de
inspección (o incluso aquellos no tan tradicionales basados en vehículos aéreos teleoperados) por
soluciones basadas en sistemas autónomos de vehículos aéreos no tripulados y procesamiento
automático de la información registrada. Algunas de las principales motivaciones estriban en que en
comparación con otras modalidades, el sistema autónomo de inspección y el procesamiento
automático de las imágenes, en conjunto, podrían reduccir drásticamente los riesgos para la vida
humana, reduccir costos (reducción de tiempos de inspección, aumento de la vida útil de los
equipos, reducción de costos de reparación) y aumentar la eficacia en la detección de anomalías de
forma prematura.
El presente proyecto se propone desarrollar un sistema de detección de daños en palas de
aerogeneradores a partir del procesamiento automático de imágenes.

Esta propuesta consiste en desarrollar un Transformer que tome como entrada la medición de múltiples sensores (cámaras, IMU, LiDAR, GNSS y odometría de ruedas) montados en un robot agrícola y estime la localización del mismo. Se espera que el uso de sensores heterogéneos permita estimar de manera robusta y precisa la localización del robot en el campo agrícola.  Para el entrenamiento se utilizarán conjuntos de datos multimodales del estado del arte y mediciones capturadadas por robots reales. Usaremos Python como lenguaje de programación y Pytorch como framework. Además, se propone utilizar ROS2 para leer los datos de los sensores y enviar la pose estimada al sistema de navegación del robot.

Esta es una iniciativa en colaboración con el Doctor Taihú Pire del CIFASIS-CONICET, Rosario, Argentina.

Esta propuesta consiste en desarrollar un Transformer que tome como entrada la medición de múltiples sensores (cámaras, IMU, LiDAR, GNSS y odometría de ruedas) montados en un robot agrícola y estime la localización del mismo. Se espera que el uso de sensores heterogéneos permita estimar de manera robusta y precisa la localización del robot en el campo agrícola.  Para el entrenamiento se utilizarán conjuntos de datos multimodales del estado del arte y mediciones capturadadas por robots reales. Usaremos Python como lenguaje de programación y Pytorch como framework. Además, se propone utilizar ROS2 para leer los datos de los sensores y enviar la pose estimada al sistema de navegación del robot.

Esta es una iniciativa en colaboración con el Doctor Taihú Pire del CIFASIS-CONICET, Rosario, Argentina.