PatoBot, el guardià de l'arròs

PatoBot, el guardià de l’arròs 🦆🌾 Realitzat per: Joan Alcántara, Paula Piqueres Grau, Jennifer Cortell Almiñana, Iván Maestro Planells, Daniela Pascual, Marc Riera Pérez, Hugo Capellino, Malak Zouggar, Hannane Lamtigui, José André Calle, Laia Lominchar Curs: 3r d'ESO Tutora: Carmen Rubio Alonso 1. Resum del projecte i objectius L’objectiu d’este projecte és el disseny i construcció d’un sistema robòtic bifase per a la vigilància sostenible del cultiu de l’arròs 🌍. El robot està dissenyat per a integrar-se en l’entorn de l’Albufera, amb forma de pato, i fabricat mitjançant impressió 3D. El sistema funciona en dos fases diferenciades. Durant la fase d’inundació dels camps, el robot recorre l’arrossar seguint rutes programades de manera autònoma 🚀. En este procés, monitoritza la temperatura de l’aigua i utilitza visió artificial per a detectar la presència de flora adventícia i ous de caragol poma. En la fase de creixement del cultiu, el sistema analitza l’estat de les plantes amb l’objectiu de detectar de forma primerenca malalties com la piriculariosi. El robot incorpora mòduls de visió artificial, sensors ambientals i sistemes de comunicació WiFi que permeten enviar la informació en temps real a l’agricultor 📡, junt amb la geolocalització exacta de les zones afectades. A més, el projecte es basa en el concepte d’Internet de les Coses (IoT), utilitzant Arduino Cloud per a la gestió i visualització de dades en línia ☁️, facilitant el control remot i l’accés immediat a la informació. L’objectiu final és millorar la vigilància del cultiu mitjançant tecnologies digitals, facilitant una presa de decisions basada en dades reals i promovent una agricultura més eficient i precisa. 2. Material i muntatge El robot està construït amb una estructura impresa en 3D utilitzant filament PLA, un material biodegradable que contribuïx a reduir l’impacte ambiental ♻️. El disseny permet la flotabilitat i protegix tots els components electrònics de l’aigua. El nucli del sistema és una placa ESP32 amb connectivitat WiFi, encarregada de la gestió de dades i la comunicació. A esta placa s’integren dos mòduls ESP32-CAM, que emeten en streaming i capturen imatges , executant algoritmes de visió artificial per a la detecció automàtica de problemes en el cultiu 🤖. Per a la monitorització ambiental s’utilitza un sensor DHT22, que registra temperatura i humitat de l’aire. A més, el robot incorpora un sensor de temperatura resistent a l’aigua DS18B20, especialment dissenyat per a mesurar la temperatura en medis aquàtics 🌡️. La detecció d’obstacles es realitza amb un sensor d’ultrasons resistent a l’aigua, garantint una navegació segura. El sistema de moviment està basat en dos motors N20 amb hèlixs, que proporcionen propulsió i maniobrabilitat. A més, el robot incorpora un mòdul GPS NEO-6M que registra la posició exacta i permet associar cada incidència detectada amb coordenades geogràfiques concretes 📍. 3. Funcionament i resultats Durant la fase d’inundació, el robot executa rutes preprogramades de manera autònoma. El sistema combina la navegació amb la detecció d’obstacles i la captura contínua de dades. Les imatges capturades són processades en temps real mitjançant algoritmes d’intel·ligència artificial, capaços d’identificar patrons visuals associats a malalties, flora adventicia i ous de caragol poma👀. Cada detecció es registra junt amb la seua ubicació GPS i s’envia a l’agricultor a través de WiFi, permetent una intervenció ràpida i localitzada. Paral·lelament, el sistema recopila dades de temperatura de l’aigua i de l’ambient per a entendre millor l’estat del cultiu. En la fase de creixement, el robot centra la seua funció en l’anàlisi visual de les plantes. Els models d’intel·ligència artificial comparen les imatges amb patrons de malalties per a detectar anomalies de manera primerenca. Esta informació es combina amb les dades ambientals per a generar alertes quan es detecten condicions favorables al desenvolupament de patògens ⚠️. Els resultats esperats inclouen una detecció precoç i precisa dels problemes del cultiu, permetent actuar únicament en les zones afectades 🌱. 4. Conclusions El sistema desenvolupat demostra que la integració de robòtica, sensors i intel·ligència artificial pot donar resposta a problemes reals del sector agrícola. La capacitat de monitorització contínua i detecció primerenca permet millorar la gestió del cultiu, reduir costos i minimitzar l’impacte ambiental 🌍. Este projecte representa una aproximació pràctica a l’agricultura moderna, combinant innovació tecnològica amb respecte pel medi ambient i pels sistemes agrícoles tradicionals 🤝🌾.