Los agricultores podrían recibir ayuda para el cuidado y la cosecha de sus cultivos gracias a una nueva tecnología de detección del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon (RI). Investigadores han inventado una herramienta llamada SonicBoom que puede localizar cultivos como las manzanas basándose en el sonido que emiten.
por Byron Spice, Universidad Carnegie Mellon
Esta novedosa tecnología, aún en sus primeras etapas de desarrollo, podría ser utilizada algún día por robots agrícolas para tareas como podar vides o localizar manzanas maduras escondidas entre las hojas.
«Incluso sin una cámara, esta tecnología de detección podría determinar la forma 3D de las cosas simplemente tocándolas», dijo Moonyoung (Mark) Lee, estudiante de doctorado de quinto año en robótica.
Un artículo que describe esta tecnología aparece en IEEE Robotics and Automation Letters .
El dispositivo podría ser la solución a un problema de manipulación que ha desconcertado durante mucho tiempo a los investigadores de robótica agrícola. Los trabajadores agrícolas pueden simplemente introducir las manos entre las hojas en busca de lo que parece una manzana y usar el sentido del tacto para agarrar la fruta. Pero los robots dependen únicamente de cámaras para guiar sus brazos y manipuladores, afirmó Lee.
«Una de las razones por las que la manipulación en un entorno agrícola es tan difícil es la gran cantidad de objetos —hojas colgando por todas partes— que obstruyen la visión», dijo Lee. En un huerto, «la fruta puede quedar parcialmente obstruida y el camino que el brazo debe seguir para alcanzarla puede estar muy obstruido».
Crédito: IEEE Robotics and Automation Letters (2025). DOI: 10.1109/LRA.2025.3576067
Tecnología más duradera y más barata
SonicBoom resuelve un problema que enfrentan los robots agrícolas actuales: sensores delicados y engorrosos. Los diminutos sensores táctiles con cámara, recubiertos de gel protector, pueden desgastarse o dañarse rápidamente al entrar en contacto frecuente con las plantas. Los sensores de presión, otra opción actual, deben aplicarse en grandes áreas del brazo robótico, lo que hace que el enfoque sea extremadamente costoso.
Por el contrario, SonicBoom se basa en micrófonos de contacto, que detectan vibraciones de audio cuando están en contacto con un objeto en lugar de a través del aire como un micrófono convencional .
Los micrófonos de contacto no son una prioridad para la mayoría de los investigadores en robótica, dijo Lee, pero su asesor, el profesor asociado de RI Oliver Kroemer, utilizó los dispositivos para realizar tareas de clasificación, como la identificación de las propiedades de los materiales.
Cómo funciona
El equipo de investigación utilizó un conjunto de seis micrófonos de contacto colocados dentro de un tubo de PVC. Cuando el tubo toca un objeto, como la rama de un árbol, los micrófonos detectan la vibración resultante. Al analizar las diferencias en las ondas sonoras , los investigadores pudieron determinar dónde se produjo el contacto. SonicBoom puede localizar los contactos con una precisión de entre 0,43 y 2,2 centímetros.
El tubo de PVC protege los micrófonos de contacto de daños. Además, le da la apariencia de un brazo articulado, lo que inspiró el nombre SonicBoom. Con el tiempo, los micrófonos podrían instalarse dentro de un brazo robótico .
Los investigadores utilizaron un módulo de aprendizaje automático basado en datos para desarrollar la capacidad de mapear las señales de los micrófonos. Para ello, recopilaron datos de audio de 18.000 contactos entre el sensor y una varilla de madera.
Utilizando los datos de audio , SonicBoom determina la ubicación de objetos duros o rígidos. Cambiar su configuración debería permitirle también detectar objetos menos rígidos, como frutas y verduras blandas, afirmó Lee. También dirigió una investigación posterior , publicada en el servidor de preimpresiones de arXiv , que explora la capacidad de las matrices para identificar el objeto, no solo su ubicación.
Aunque SonicBoom se desarrolló para uso agrícola, Lee puede imaginarlo en otras aplicaciones, como dispositivos de seguridad cuando se utilizan robots cerca de personas o en robots diseñados específicamente para interactuar con humanos. También podría utilizarse en entornos oscuros.
Además de Lee y Kroemer, el equipo de investigación incluyó al estudiante de doctorado Uksang Yoo y a los profesores de RI Jean Oh, Jeffrey Ichnowski y George Kantor.
Más información: Moonyoung Lee et al., SonicBoom: Localización de contactos mediante un conjunto de micrófonos, IEEE Robotics and Automation Letters (2025). DOI: 10.1109/LRA.2025.3576067
Ryan Spears et al., Clasificación por contacto audiovisual de estructuras arbóreas en la agricultura, arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2505.12665
