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Implementación de sistema IoT en plataforma móvil para el monitoreo de variables agroclimáticas en invernaderos con capacidad de planeación de trayectorias y navegación autónoma

Resumen en español

El presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma robótica móvil con capacidad de navegación autónoma y adquisición de variables agroclimáticas (CO2 y humedad), diseñada específicamente para operar en terrenos irregulares dentro de invernaderos. La solución propuesta se basa en la integración de tecnologías de localización mediante módulos UWB (Ultra-Wideband), sensores ambientales y una plataforma IoT (Internet of Things) para la recolección, visualización y análisis de datos en tiempo real. Este sistema busca brindar a los agricultores una herramienta precisa y automatizada para el monitoreo climático del entorno de cultivo, optimizando la toma de decisiones y fortaleciendo las prácticas de agricultura de precisión. La metodología empleada se estructuró en cinco fases: diseño mecánico y electrónico de la plataforma, integración de sensores y módulos UWB, desarrollo de algoritmos de planeación de trayectorias, implementación de navegación autónoma y validación experimental. El sistema fue sometido a pruebas de campo controladas donde se analizaron las trayectorias generadas y se evaluó la precisión del posicionamiento frente a mediciones de referencia. Además, los datos capturados fueron transmitidos a Firebase en tiempo real y posteriormente representados mediante mapas de calor interpolados que permiten visualizar espacialmente la distribución de variables como humedad relativa y concentración de CO2 (dióxido de carbono). Los resultados muestran una precisión aceptable del sistema de posicionamiento UWB en la mayoría de las trayectorias evaluadas, con errores mínimos en condiciones óptimas de calibración. Asimismo, la visualización de datos permitió identificar zonas con condiciones ambientales críticas dentro del invernadero, facilitando su interpretación. Se concluye que la solución desarrollada constituye una herramienta funcional para el monitoreo agroambiental automatizado, con alto potencial de escalabilidad y mejora a través de futuras integraciones de inteligencia artificial y respuesta automática mediante actuadores