This paper presents an innovative dataset designed explicitly for challenging agricultural environments, such as greenhouses, where precise location is crucial, but GNNS accuracy may be compromised by construction elements and the crop. The dataset was collected using a mobile platform equipped with a set of sensors typically used in mobile robots as it was moved through all the corridors of a typical Mediterranean greenhouse featuring tomato crops. This dataset presents a unique opportunity for constructing detailed 3D models of plants in such indoor-like spaces, with potential applications such as robotized spraying. For the first time, to the authors’ knowledge, a dataset suitable to test simultaneous localization and mapping (SLAM) methods is presented in a greenhouse environment, which poses unique challenges. The suitability of the dataset for this purpose is assessed by presenting SLAM results with state-of-the-art algorithms. The dataset is available online.

El objetivo de los proyectos AGRICOBIOT I y AGRICOBIOT II es el desarrollo de un sistema multi-robot colaborativo para la asistencia del operario humano en las tareas de transporte en el interior de invernaderos. El entorno elegido para la experimentación es un invernadero tipo Almería, representativo de los invernaderos mediterráneos, que a pesar de ser en general poco adecuado para la navegación de robots. El sistema consta de dos robots aunque el trabajo se centra en uno de ellos. En este trabajo se presenta el modelado y el diseño preliminar del robot que trabajará en el invernadero colaborando con el operario y cooperando con otros robots, así como el modelado del entorno de trabajo.

La gamificación se refiere a la utilización de métodos y tácticas de juego en áreas no tradicionales, como la educación. En este trabajo se describe una experiencia basada en la gamificación para la enseñanza del control automático en los estudios de ingeniería, como alternativa o apoyo al sistema de enseñanza tradicional. Esta experiencia se desarrolla en el marco de un proyecto de innovación docente desarrollado en la Universidad de Almería. En concreto, se presenta el diseño y desarrollo de un escape room para la asignatura de Automatización Industrial, así como unas pruebas preliminares llevadas a cabo en el curso académico 2023-2024. Aviso, en el artículo se describe en detalle la construcción del escape room, pero solo se dan pinceladas de la mecánica del juego y de las pruebas incluidas en este, no hacemos spoiler. Para descubrir el juego al completo, le invitamos a que lo resuelva.

La agricultura intensiva bajo invernadero se ha convertido en uno de los pilares del crecimiento demográfico de las sociedad. Sin embargo, a medida que pasan los años, el aumento de la superpoblación tanto en los humanos como en el mundo animal, supone un problema para la humanidad, por lo que la agricultura existente debe ser más eficiente y sostenible. En esta búsqueda, la automatización y, en particular, los robots, juegan un papel fundamental ya que son herramientas para la resolución óptima de algunos problemas claves en este campo relacionados con el desarrollo de tareas tediosas, sucias y/o peligrosas, las típicas tareas DDD (del inglés Dull, Dirty, Dangerous). Este trabajo se centra en uno de los resultados del proyecto Agricultural Collaborative Robots inside IoT II (AGRICOBIOT II), en particular, en un robot móvil Ackermann destinado a realizar tareas de transporte dentro de invernaderos de tipo Mediterráneo, diseñado y construido en la propia Universidad de Almería para poder trabajar de forma colaborativa con el agricultor. Este trabajo describe los detalles de este robot, validando su funcionamiento en el simulador MVSim, a partir de un modelo 3D del mismo. En particular, el trabajo se centra en el problema de navegación durante el transporte teniendo en cuenta la presencia de personas y objetos inesperados o dinámicos mediante el framework de navegación autónoma Nav2.