Angel de Jesus Castro-Romero

Mr. Angel de Jesus Castro-Romero

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ACAngel de Jesus Castro-Romero
Angel de Jesus Castro-Romero
Julio Cesar Ramos-FernándezJulio Cesar Ramos-Fernández
Julio Cesar Ramos-Fernández
Marco Antonio Marquez-VeraMarco Antonio Marquez-Vera
Marco Antonio Marquez-Vera
JXJuan M. Xicoténcatl-Pérez
Juan M. Xicoténcatl-Pérez
SGSALATIEL GARCIA-NAVA
SALATIEL GARCIA-NAVA
SPSébastien Paris
Sébastien Paris
Autonomous agricultural robots require accurate trajectory tracking to perform precision field operations such as seeding, fertilization, and pruning. Classical kinematic models fail to capture the nonlinear dynamics inherent to real field conditions, limiting the performance of model-based control strategies. This work proposes an optimal hybrid methodology integrating Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy model identification and Pure Pursuit (PP) control within a Particle Swarm Optimization (PSO) framework for a simulated pruning tractor. Data-driven T–S fuzzy models for incremental displacements MΔx and MΔy are identified using Fuzzy C-Means and parameterized via PSO. These fuzzy models are embedded in a PP feedback control scheme with discrete-time PI velocity and PD steering controllers, whose four gains are tuned by a second PSO instance. The fuzzy models achieve identification Root-Mean-Square Errors (RMSEs) of 10.598 × 10−3 m and 8.125 × 10−3 m. Integrated into the control loop, the system yields a lateral RMSE of 6.6 × 10−3 m on the training path and generalizes effectively across twelve complex agricultural coverage trajectories, maintaining a lateral RMSE below 12 × 10−3 m and heading RMSE under 1 degree. This interpretable, fuzzy rule-based approach provides an accurate and replicable simulation baseline for future experimental implementation on physical platforms.

6 April 2026 in Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI
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CCCándido Cuevas-Gutiérrez
Cándido Cuevas-Gutiérrez
JPJavier Hernandez Perez
Javier Hernandez Perez
Juan Benito Pascual-FranciscoJuan Benito Pascual-Francisco
Juan Benito Pascual-Francisco
ACAngel de Jesus Castro-Romero
Angel de Jesus Castro-Romero
DADaniel Eduardo Rivera Arreola
Daniel Eduardo Rivera Arreola
AJAdán Jiménez-Montoya
Adán Jiménez-Montoya
Este trabajo detalla el desarrollo y validación de una mesa vibratoria de dos grados de libertad para emular excitaciones sísmicas controladas mediante la variación de los parámetros de frecuencia, amplitud y dirección del movimiento. El diseño, realizado en CAD y validado mediante análisis de elemento finito, garantiza factores de seguridad superiores a dos para cargas de 200 kg. La estructura integra actuadores hidráulicos gestionados por un PLC y un sistema de adquisición de datos basado en Raspberry Pi 5 con sensores MPU6050 y HC-SR04. Las pruebas experimentales a 0.25 Hz demostraron la capacidad del sistema para generar movimientos armónicos en los ejes horizontal y vertical. Los resultados confirman la eficacia de la integración mecánica, hidráulica y de control, estableciendo una plataforma experimental robusta para el análisis dinámico de estructuras civiles a escala y la emulación de eventos sísmicos complejos.