viernes, 24 de octubre de 2025

Un robot recolector de manzanas con drones para sustituir la cosecha manual

Aplicaciones en el medio marino
Autor: Salvador Lechuga Lombos +IA

Resumen de la noticia:
Acabo de revisar información sobre el proyecto del robot-drones para la recolección de manzanas desarrollado por Tallers Moreno del Poal (Lleida) en colaboración con IRTA (Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries). Segre.com+1

Análisis del sistema (qué es, cómo funciona), así como los retos y las implicaciones

✅ Qué es y cómo funciona

El sistema se compone de ocho drones autónomos que trabajan coordinados con una plataforma base. Valencia Fruits+1
Cada dron está dotado de cámaras (visión artificial) e inteligencia artificial para identificar la fruta en el árbol según criterios como color, tamaño o calibre. Segre.com+1
Una vez identificada, el dron emplea una ventosa u otro mecanismo de agarre para desprender la manzana y depositarla en una plataforma de recogida. Valencia Fruits+1
Está diseñado para poder trabajar día y noche, gracias a iluminación LED incorporada y operación automatizada. Segre.com+1
El robot-sistema se presentó en las jornadas frutícolas en Mollerussa (Lleida) como demostración de innovación del sector. Agrodiario+1

⚠️ Retos y limitaciones actuales

Aunque el sistema ya funciona en demostración, su velocidad aún no alcanza la de la cosecha manual, según los responsables. La Vanguardia+1
Todavía requiere de manipulación humana: por ejemplo, para vaciado de la plataforma de recogida, supervisión del sistema. Valencia Fruits
La automatización completa, en entornos reales de producción, plantea retos: variabilidad de los árboles, ramas, condiciones de luz, distribución irregular de la fruta.
Escalabilidad: aunque pensada para la manzana, su adaptación a diferentes variedades, formas de plantación, pendientes, etc., requerirá modificaciones.

📊 Impacto previsto

En el sector frutícola, la cosecha manual representa entre un 30 % y 40 % del coste de producción en determinadas explotaciones. Segre.com+1
Este tipo de automatización podría reducir dependencia de mano de obra, que cada vez es más difícil de conseguir, y mejorar competitividad. La Vanguardia+1
Además, trabajar día y noche puede aumentar la ventana de recolección, ayudando a explotaciones que en momentos puntuales tienen mucha fruta lista.

🔍 Consideraciones para tu contexto

Dado que tienes un interés en sistemas de automatización, drones, robótica, etc., este proyecto puede servir como caso de estudio de integración de:

drones + visión artificial + IA para selección de fruta
robótica móvil (los drones se comportan como “temporeros autónomos”)
automatización en agricultura inteligente / “AgriTech”

Hay bastantes aplicaciones interesantes para robótica / “drones” adaptados al medio marino, y algunas podrían tener paralelismos con lo que planteas para la agricultura (pero en el agua). Algunas de las más relevantes + retos + ejemplos concretos:

Aplicaciones de robots / drones en el medio marino

Acuicultura (cría de peces y otros organismos marinos)
- Se usan robots submarinos (ROVs / AUVs) para inspección de redes de piscifactorías, detección de agujeros, biofouling (crecimiento de organismos) y vegetación en las mallas. arXiv+1
- Algunos robots pueden muestrear la calidad del agua (pH, salinidad, oxígeno disuelto, turbidez) para monitorizar condiciones que afectan la salud de los peces. knotdee.com+1
- Inspección visual mediante cámaras de ROVs para evaluar el comportamiento de los peces, el estado de las estructuras y la mortalidad sin enviar buzos. hw.qysea.com
- Reparación de redes: algunos ROVs permiten incluso manipular o reparar partes de la red con brazos robóticos. hw.qysea.com
Vigilancia y fiscalización pesquera
- Drones aéreos (UAVs) con IA se usan para fiscalizar la pesca ilegal (“pesca IUU”): reconocimiento de embarcaciones, rutas de pesca, identificación mediante visión artificial. revistamarina.cl
- También pueden ayudar a optimizar rutas de patrullaje, detectando embarcaciones que operan fuera de la normativa.
Monitorización ambiental y conservación
- Robots no tripulados submarinos + cámaras + sensores analizan la fauna marina: permiten identificar especies, cuantificar biodiversidad, seguir cambios en los arrecifes. nuestromar.org
- También se usan para seguir la calidad del agua y parámetros importantes para la salud de ecosistemas marinos. OceanProo+1
- Swarms (“enjambres”) de robots acuáticos pueden monitorear grandes áreas de forma coordinada. arXiv
Exploración científica y oceanografía
- AUVs (vehículos submarinos autónomos) recopilan datos sobre temperatura, salinidad, corrientes, oxígeno, y otros parámetros oceanográficos. OceanProo
- Estos datos son fundamentales para estudios climáticos, mapeo del fondo marino, y también para detectar cambios ecológicos.
Infraestructuras marinas
- Inspección de infraestructuras submarinas como plataformas petrolíferas, turbinas de energía marina, instalaciones de acuicultura, para detectar daños, corrosión o desgaste. Wikipédia+1
- Mantenimiento y reparación mediante robots con brazos manipuladores o herramientas específicas.
Robótica blanda (“soft robotics”) en entornos marinos
- Se están desarrollando robots blandos inspirados en organismos marinos (medusas, flagelos bacterianos, etc) para moverse con más seguridad, adaptarse a formas complejas y no dañar el entorno. arXiv
- Ejemplo: “ZodiAq”, un dron submarino blando con brazos tipo flagelo para exploración segura en entornos complejos. arXiv
Sistemas híbridos superficie-submarino
- Sistemas híbridos que combinan drones aéreos y robots acuáticos para tener una cobertura más completa: los drones en la superficie recogen datos (temperatura, oxígeno, salinidad) y los robots sumergidos miden en profundidad. Estos datos se integran mediante IA e IoT para tomar decisiones inteligentes. vastraholding.com
- Esto es útil para acuicultura, para mantener condiciones óptimas y reaccionar ante cambios en tiempo real.
Energía marina
- Algunos drones marinos (como el Wave Glider de Liquid Robotics) aprovechan la energía de las olas y/o solar para operar durante largos periodos. Wikipédia
- Estos dispositivos pueden llevar sensores para monitorear el océano, apoyar en estudios climáticos o vigilar infraestructuras.
Aplicaciones de seguridad / defensa
- Vehículos no tripulados pueden realizar misiones de barrido de minas (ejemplo: el robot “Knifefish” para contraminado). Wikipedia
- Drones submarinos con formas inspiradas en animal marino (“Manta Ray”) para misiones de larga duración y menor detección. Wikipedia

Retos y limitaciones en el medio marino

Comunicación: Bajo el agua, la transmisión de datos es más difícil (la radio no va bien, se usa acústica), lo que limita el ancho de banda y la latencia.
Autonomía energética: Mantener robots en el mar por mucho tiempo requiere fuentes de energía eficientes; algunos usan paneles solares, otros tienen baterías limitadas.
Presión y corrosión: A profundidades grandes hay presión, y el agua salada es corrosiva, por lo que los materiales deben ser muy robustos.
Navegación y posicionamiento: Confiar en GPS no funciona bajo el agua; se necesitan sonares, sistema de navegación inercial, etc.
Coste: El desarrollo de sistemas robóticos marinos avanzados puede ser caro, especialmente con sensores sofisticados o en misión de largo alcance.
Regulación y seguridad: Dependiendo de la zona marítima (áreas protegidas, aguas internacionales) pueden haber muchas restricciones.

Posible paralelismo con la idea del robot recolector de manzanas

Analogía con la recolección: Así como el robot para manzanas usa drones para “recolectar” fruta, en acuicultura un robot podría “recolectar” datos, organismos o muestras (por ejemplo, macroalgas, biomasa) de manera autónoma.
Visión artificial para seleccionar: Se podría usar IA y cámaras para identificar zonas donde hay “puntos óptimos” para cosecha o muestreo (por ejemplo, detectar zonas con algas más densas).
Coordinación de flotas: Igual que con los drones para manzanas, se podría tener un enjambre de robots (superficie + bajo el agua) para cubrir una gran explotación acuícola.
Sostenibilidad: Robots automatizados pueden reducir la intervención humana, optimizar el uso de recursos y mejorar la eficiencia (menos desperdicio, mejor monitorización).

Estudio de viabilidad técnica y económica para un “robot recolector marino” (tipo dron / ROV) aplicado a acuicultura — por ejemplo, para recolectar algas, marisco o para muestreo — y estimar costes, tecnologías disponibles ahora mismo, y cuán escalable sería.

Análisis combinado y accionable:

(A) cómo adaptar el concepto del robot-drones recolector de manzanas al medio marino (p. ej. acuicultura, recolección de algas o marisqueo)

(B) un panorama de aplicaciones marinas relevantes, con retos, costes indicativos, arquitectura recomendada y hoja de ruta para prototipado e implantación. He incluido referencias clave para las afirmaciones más importantes.

Resumen ejecutivo (2 frases)

La idea es factible: muchas tecnologías ya existen (ROV/AUV/USV, visión por computador para estimación de biomasa, agarradores/harvesters mecánicos), pero la operación marina exige soluciones híbridas (superficie + sumergido + aéreo), comunicaciones acústicas/puente RF+satélite y robustez contra corrosión y biofouling. El coste y la complejidad varían mucho según escala: desde prototipos de bajo coste (10–50 k€) hasta flotas comerciales plenamente autónomas (centenas de miles — millones de €). PMC+2Liquid Robotics+2

A) Adaptación del sistema «robot recolector con drones» a usos marinos (concepto: “Recolector marino”)

Casos de uso prioritarios

Recolección de algas/kelp en granjas (harvesting).
Cosecha/inspección y recolección de marisco sostenido (oysters, mussels) en líneas/estructuras.
Muestreo y “recolección” de biomasa para I+D (semillas, muestras para laboratorio).

Arquitectura propuesta (híbrida, modular)

Núcleo de flota: USV (vehículo de superficie) + AUV/ROV (subacuático) + drones aéreos (cuando interés para cartografía/inspección) para supervisión y logística. El USV actúa como nodo de comunicaciones, recarga y plataforma de recolección. Liquid Robotics+1
Herramientas de recolección (según cultivo):
- Cortadores mecánicos o rakes rotativos para algas en líneas; conveyor / tolva para acumulación.
- Ventosas suaves / pinzas robóticas para manipular especímenes frágiles o para muestreo.
- Sistemas de bombeo/succión para fracciones de biomasa sueltas.
Sensores: cámaras RGB+NIR/multiespectrales (estimación biomasa), sonar/eco-sounder para mapeo y altura de la columna, sensores de calidad del agua (oxígeno, pH, conductividad), IMU/INS para navegación submarina. Frontiers+1
Comunicaciones: enlace acústico entre AUV↔USV, RF (Wi-Fi/4G/5G) en superficie; satélite desde USV para remotas; “edge compute” en USV para toma de decisiones locales y envío de resumen a la nube.
Software: CV/ML para detección y estimación de biomasa, planificador de rutas multi-agente, MDM/SCADA para orquestación y telemetría.

Operación y logística

Flota de múltiples unidades pequeñas que trabajen en paralelo (enjambre/cohortes) para cubrir líneas largas y acelerar la recolección (paralelismo similar a los 8 drones de tierra).
Punto de acopio móvil (USV) donde los AUV/ROV depositan la biomasa o la transfieren para procesado.
Ciclos de trabajo día/noche si la energía y sensores lo permiten; preferible operación diurna para visión óptima salvo sensores especializados.

Ejemplos y pruebas previas

Hay sistemas comerciales/experimentales para inspección y recolección de algas y para inspección de granjas (papers y proyectos piloto). También existen máquinas mecanizadas para cosecha de algas en cubierta (Macro AutoFarmer). PMC+1

B) Aplicaciones marinas relacionadas (visión general)

Inspección y mantenimiento de instalaciones acuícolas (ROV con gripper): reduce inmersión de buzos y tiempos de parada. blueyerobotics.com
Monitorización ambiental y estimación de biomasa con visión computacional para planificar cosecha. Frontiers
Vigilancia y control sanitario (detección de brotes, mortalidad, parámetros de calidad del agua). deeptrekker.com
Recolección automatizada de algas y marisco (harvesters): sistemas combinados USV+ROV o harvesters de superficie para líneas de algas. The Fish Site
Plataformas energizadas por olas/solar para misiones largas (Wave Glider es ejemplo). Útiles para monitorización continua y telemetría de granjas offshore. Liquid Robotics

Retos concretos (técnicos y operativos)

Comunicación limitada bajo el agua (acústica: baja tasa y latencia). MDPI
Biofouling y corrosión: mantenimiento frecuente.
Precisión de recolección: manipular biomasa flexible en corrientes exige control avanzado.
Autonomía energética: AUV/ROV tienen duración limitada; USV + energía renovable alarga misiones. Liquid Robotics
Regulación y permisos: zonas costeras, áreas protegidas y transporte de biomasa tienen normativas.
Coste y ROI: variable según escala y mano de obra local; inversión inicial puede ser significativa.

Costes indicativos (rangos y ejemplos)

ROV/AUV: prototipos y ROVs comerciales desde ~3 k€ (hobby/prototipo) hasta 100–150 k€ para sistemas industriales con manipulador; paquetes para acuicultura comerciales suelen comenzar sobre 20 k€+. Blue Robotics+1
USV tipo Wave Glider (vehículo comercial, autonomía de meses): coste comercial significativo (decenas a cientos de miles de € en función de configuración y sensores). Liquid Robotics
Harvesters mecanizados de superficie (seaweed harvester): existen máquinas comerciales (ej. Macro AutoFarmer) capaces de 4.5 toneladas/h — precio comercial variable según escala y mercado. The Fish Site
Plataforma de orquestación + software ML: desarrollo/integ. inicial: decenas de k€ a 100 k€ según alcance (etiquetado de datos, modelos de CV, telemetría).
Coste total de piloto a escala demostración (1 ha a 10 ha): estimación muy aproximada 50–300 k€ (hardware + integración + pruebas). Escalado comercial: 0.5–5 M€ dependiendo de número de unidades, grado de automatización y centros de recogida.

Hoja de ruta de implantación (fases, entregables y KPIs)

Fase 0 — Concepto y requisitos (0–2 meses)
- Definir especie (algas/marisco), densidad de líneas, corrientes, profundidad, normativa.
- KPI: requisitos funcionales + mapa del sitio.
Fase 1 — Prototipo mínimo viable (MVP) (3–6 meses)
- 1 USV ligero + 1 ROV con gripper/cutter + estación base en puerto. Integración de CV básica para detección de biomasa.
- KPI: tasa de recolección por hora (t/h), precisión de identificación (>85%), autonomía por misión.
Fase 2 — Pruebas en campo y optimización (6–12 meses)
- Pruebas en condiciones reales, mejora de herramientas de recolección, robustez y biofouling.
- KPI: % reducción de mano de obra, tiempo de recolección, coste por kg recolectado.
Fase 3 — Piloto a escala comercial (12–24 meses)
- Flota multi-unidad, orquestación, integración con logística (transferencia a embarcaciones/procesado), modelado económico.
- KPI: ROI proyectado, TCO por año, tiempo medio entre fallos (MTBF), cumplimiento normativo.

Impacto ambiental y buenas prácticas

Monitoreo continuo para evitar sobre-explotación: usar los sensores para fijar ventanas de cosecha sostenibles.
Diseño de recolección selectiva (evitar arrastre de fauna no objetivo).
Mantenimiento para reducir fugas y contaminación (aceites, baterías).

Riesgos y mitigaciones

Riesgo técnico: falla en manipulación en corrientes -> mitigación: pruebas en tanques + control de flujo y diseño mecánico adaptable.
Riesgo económico: coste superior a mano de obra local -> mitigación: optimizar para operaciones 24/7 y mercados donde mano de obra es escasa/cara.
Riesgo regulatorio: permisos -> mitigación: coordinar con autoridades costeras desde fase 0.

Recomendaciones prácticas inmediatas

Elegir un caso piloto claro (p. ej. granja de Saccharina/kelp o granja de ostras pequeña) — con datos de densidad/longitud de líneas.
Construir MVP barato usando ROV/USV comerciales de bajo coste + añadir un implemento de recogida simple (cutter/rastrillo). (ROV industriales básicos ≈ 20 k€ como punto de partida). blueyerobotics.com
Recolectar datos (imágenes subacuáticas etiquetadas) para entrenar modelos CV de estimación de biomasa antes de diseñar harvesters a medida. (papers y proyectos muestran que CV es viable para estimación de biomasa). Frontiers
Plan de mantenimiento para biofouling y protección catódica si hay componentes metálicos sumergidos.

Referencias clave (selección)

Análisis de inspección autónoma de granjas de algas — Stenius et al., MDPI (2022). PMC
Wave Glider (USV de larga autonomía, energía de olas + solar). Liquid Robotics
Macro AutoFarmer — harvester automático de algas (ejemplo comercial). The Fish Site
Costes ROV (rango y ejemplos; BlueRobotics). Blue Robotics
ROV para acuicultura (paquetes comerciales/DeepTrekker/Blueye). deeptrekker.com+1

Plan detallado — MVP para recolección de algas (seaweed harvesting)

Objetivo: construir un prototipo mínimo viable (MVP) capaz de detectar, seleccionar y recolectar algas de cultivo (líneas/ropes) en una pequeña granja (1–5 ha), usando una arquitectura híbrida USV + ROV/AUV + implemento de cosecha. Entrego: BOM (materiales), configuración de sensores, estimación de costes por unidad, calendario y KPIs de ensayo.

Nota rápida sobre los supuestos: diseño pensado para granjas de algas en líneas/ropes (p. ej. kelp, Saccharina), aguas costeras poco profundas (0–20 m), corrientes moderadas. Los costes se dan en rangos y son aproximados (basado en precios comerciales y listados públicos). Las referencias están al final.

1) Resumen ejecutivo de la solución

MVP = USV de apoyo + 1 ROV con manipulador (visión multispectral para estimación de biomasa) + implemento de corte/rastrillo (harvester retrófit).

El USV actúa como nodo de comunicaciones, estación de recarga/descarga y plataforma logística.
El ROV detecta y verifica zonas óptimas (CV/ML) y guía al harvester.
El harvester (ej. Macro AutoFarmer style) realiza la separación mecánica/recogida de las líneas y descarga a tolva en USV o embarcación de apoyo.
Esta aproximación aprovecha harvesters ya prototipados en el mercado y añade autonomía/visión y orquestación con robots pequeños. The Fish Site+1

2) Bill of Materials (BOM) — MVP (unidades = 1 prototipo completo)

(Precios estimados; rango en €; iva/trasporte no incluido)

Macro AutoFarmer (harvester retrofitable) — unidad de referencia: €30k–40k (ex-works / precio divulgaciones públicas: ~£30k). Substack+1
USV ligero / plataforma de apoyo (casco + electrónica básica, est. montaje local): €30k–60k
- Alternativa: alquiler de embarcación + montaje del harvester (reduce CAPEX inicial).
ROV/underwater drone con gripper (inspección y manipulación): €20k–35k (ej. Blueye X1 kits ≈ €21k). blueyerobotics.com+1
Cámara multispectral / NIR subacuática (para estimación de biomasa): €6k–12k (sensor sólido para CV). Advexure+1
Sonar/echo-sounder (mapeo profundidad y detección de líneas): €3k–10k
Acoustic modem (comms AUV↔USV): €7k–12k (modelos comerciales como Teledyne/EvoLogics ~8–15 kUSD). eBay+1
Baterías LFP (estación USV & ROV): €3k–10k (dependiendo kWh necesario; coste por kWh ≈ €140–160). Renogy US
Controlador/Gateway (edge compute en USV, 1 server embebido): €3k–8k
Sensores calidad agua (pH, DO, salinidad, turbidez) – paquete: €2k–5k
Tether / winch y equipos de despliegue: €2k–8k
Integración SW (CV models, orquestación, UI): Desarrollo inicial €40k–80k (incluye etiquetado de imágenes, entrenamiento modelos y dashboard).
Contingencias / montaje / pruebas / permisos: €10k–30k

Total estimado (MVP, rango): ≈ €120k – €300k

(Varía mucho si optas por comprar un Wave Glider/USV comercial grande — esos sistemas comerciales pueden costar €250k–370k en su configuración estándar; alternativa: USV propio más barato reduce coste). Liquid Robotics+1

3) Configuración de sensores y electrónica (por componente)

ROV

Cámara RGB 4K + luz LED alta potencia.
Cámara multispectral/NIR (montada en sonda frontal) para estimación de biomasa (bandas red-edge + NIR). ScienceDirect+1
Manipulador suave/gripper para coger muestras o accionar cierres.
IMU, DVL opcional (si se necesita navegación precisa).

USV (estación)

Edge compute (NVIDIA Jetson / mini-PC) para inferencia en tiempo real de modelos CV.
Acoustic modem para comunicación subacuática; RF (4G/5G) y/o satélite para telemetry/cloud. evologics.com
Tolva / depósito para la algas recolectada (si el harvester descarga en el USV) o sistema de transferencia a embarcación.
Paneles solares (opcionales) y banco de baterías LFP.

Implemento de cosecha

Cortador/rastrillo mecánico compatible con ropes (diseño similar a Macro AutoFarmer).
Sistema de separación y tolva/conveyor. The Fish Site+1

4) Software (funcionalidades clave)

Visión por computador (CV/ML): detección de densidad de algas en líneas, segmentación para estimar biomasa y decidir ventanas de cosecha (modelo entrenado con imágenes etiquetadas). ScienceDirect
Planificador multiagente: rutas para ROVs y coordinación con harvester/USV.
Orquestador (MDM/SCADA): estado de flota, alerts, telemetría, control manual/semiautónomo.
Registro de operaciones y métricas para KPI y trazabilidad.

5) Calendario y hitos (MVP: 9 meses — entregables compactos)

Mes 0 (toma de requisitos, permisos) — 2 semanas
- Definir sitio piloto (1 ha), especie, ventanas de extracción, permisos locales.
Mes 0–1 (compra y logística) — 4 semanas
- Compra ROV, harvester (o kit), componentes sensores, contratación de taller naval.
Mes 2–3 (integración hardware) — 8 semanas
- Integración sensor-multispectral en ROV; instalación del harvester en embarcación/USV; montar edge compute.
Mes 3–4 (recolección de datos & etiquetado) — 6 semanas
- Sesiones de vídeo/imagen subacuática para entrenar modelos CV (etiquetado manual).
Mes 4–6 (desarrollo ML + SW) — 10 semanas
- Entrenamiento y validación de modelos, desarrollo de orquestador y dashboard.
Mes 6 (pruebas en tanque / simulador) — 2 semanas
- Pruebas de manipulación y corte en entorno controlado.
Mes 7–9 (prueba en campo y ajustes) — 12 semanas
- 3 iteraciones en condiciones reales; optimización de parámetros, robustez, mantenimiento biofouling.

Entrega MVP al finalizar mes 9: sistema operacional con métricas de rendimiento.

6) KPIs para evaluar MVP (mínimos aceptables)

Tasa de recolección (wet kg/h): objetivo MVP 200–1000 kg/h (depende de especie y densidad; un harvester comercial informado: 4.5 t/h para Macro AutoFarmer en condiciones óptimas). The Fish Site+1
Precisión de detección de zonas óptimas (CV): >85% (evaluado vs. etiquetas humanas). ScienceDirect
Autonomía por salida (USV+ROV): 6–12 h (objetivo inicial).
MTBF operativo: objetivo 30–100 h entre intervenciones.
Coste por kg cosechado: objetivo MVP < coste de mercado + 20% (benchmark frente a mano de obra local).

7) Riesgos, mitigaciones y recomendaciones prácticas

Biofouling: plan de mantenimiento quincenal en fase piloto; usar recubrimientos antifouling.
Comunicación subacuática limitada: diseñar lógica de misión autónoma que no dependa de enlace permanente; usar acoustic modem solo para resumen/telemetría. evologics.com
Variabilidad de densidad de cultivo: recabar datos antes de automatizar decisiones; modelos ML requieren datos regionales.
Regulación: coordinar con autoridades costeras y sanitarias desde inicio.

8) Estimación económica simplificada (MVP — una vez)

CapEx aproximado (ver BOM): €120k – €300k.
OpEx anual estimado (personal, mantenimiento, baterías, permisos): €30k–120k (muy dependiente intensidad de uso).
Punto de equilibrio: depende del precio de mercado de la algas y del reemplazo de mano de obra; el ROI mejora en zonas con mano de obra cara o difícil de conseguir.

9) Siguientes pasos recomendados (acción inmediata)

Seleccionar sitio piloto y confirmar datos de densidad de cultivo y logística.
Decidir: comprar AutoFarmer + alquilar embarcación, o desarrollar USV propio (tradeoff CAPEX/OPEX). (Para MVP rápido: comprar harvester retrofitable y usar embarcación local). Substack
Planificar 6–9 semanas de captura de datos de imagen y etiquetado (necesario para CV).
Contratar un integrador/ingeniero mecánico naval para montaje y un equipo de software (1–2 ML engineers + 1 full-stack).
Iniciar permisos y evaluación ambiental local.

Fuentes clave (selección rápida)

Macro AutoFarmer — lanzamiento y especificaciones (harvester ~4.5 t/h; precio divulgado ~£30k). The Fish Site+1
Blueye X1 / ROVs comerciales (ejemplo kit ≈ €21k). blueyerobotics.com+1
Precios Wave Glider / USV comerciales (ej. lista Liquid Robotics: $~371k para ciertos modelos). Liquid Robotics+1
Rango de costes AUV/ROV (entrada/salida de mercado): estimaciones AUV desde €50k hasta millones según capacidad. Seaber+1
Acoustic modems y comunicaciones subacuáticas (EvoLogics / Teledyne) — precios comerciales de orden de 8–15 kUSD. eBay+1
Coste baterías Li-ion / LFP (referencia coste por kWh ~€140–160). Renogy US
Investigación sobre uso de hyperspectral/multispectral para estimación de biomasa (aplicabilidad de CV/ML). ScienceDirect

B. Plan detallado + presupuesto de prototipo (MVP) para recolección/inspección de marisco (ostras/mejillones).

Plan detallado + presupuesto (MVP) para un sistema de recolección e inspección automática de marisco centrado en ostras y mejillones (líneas/epifauna en cuerdas, bandejas o bancos), pensado para un piloto en aguas costeras poco profundas (0–15 m). Incluye BOM, sensores, estimaciones de coste por unidad, calendario, KPIs, riesgos y recomendaciones prácticas. He puesto las citas de las fuentes más relevantes al final de cada bloque.

Resumen ejecutivo (1 frase)

Construiremos un MVP híbrido: ROV de inspección/manipulación + unidad de recolección semiautónoma en embarcación / USV + software de orquestación y modelos CV para detectar, muestrear y —en parte— automatizar tareas de cosecha y clasificación de ostas/mejillones. Este enfoque baja el riesgo al reutilizar ROV/harvesters comerciales mientras se desarrolla autonomía progresiva. blueyerobotics.com+1

1) Casos de uso objetivo (prioritarios)

Inspección periódica de líneas/bandejas para medir crecimiento, mortalidad y biofouling.
Recolección selectiva (muestreo): extraer lotes para procesado (tallas, calidad) con gripper.
Asistencia en la cosecha: operar como “ojo y mano” para guiar y optimizar la cosecha manual o mecanizada (no sustituir por completo de inicio).
Clasificación in situ (talla/calidad) para optimizar logística y reducir traslados. Frontiers

2) Arquitectura del MVP (componentes clave)

ROV portátil de inspección + gripper (desplegable desde embarcación o USV). Funciones: vídeo en 4K, iluminación, manipulador suave, cámara NIR opcional. (uso principal: inspección, muestreo, apoyo en acoplamiento). blueyerobotics.com+1
Embarcación de apoyo / USV ligero con tolva/contener para muestras; nodo de comunicaciones y estación de carga.
Implemento de recolección semimecanizado (adaptador/mejoras para embarcación: cinta, tolva y sistema de elevación) cuando se requiera trabajo a escala. Proveedor industrial para operaciones en cubierta (ej. máquinas para cultivo y procesado). mulotequipment.com+1
Comunicaciones: acoustic modem AUV/ROV ↔ USV para telemetría crítica; RF (4G/5G) o satélite para backhaul. evologics.com+1
Software: dashboard + orquestador; modelos CV para detección/tamaño/estado sanitario; log de operaciones.

3) BOM (1 prototipo operativo) — precios estimados en € (IVA y transporte excluidos)

Hardware principal

ROV con gripper (kit profesional) — €12k – €30k (ejemplos DeepTrekker, Blueye X1). Blue Robotics+1
Cámara adicional multispectral/NIR para detección de biofouling/talla — €4k – €10k. Frontiers
Iluminación subacuática de alta potencia (LED) — €1k – €3k.
Acoustic modem (USV↔ROV) — €6k – €12k (modelos comerciales teledyne/evoLogics). eBay+1
USV ligero / embarcación apoyo (adaptada) — €20k – €60k (alternativa: alquilar embarcación para MVP).
Implemento de recolección en cubierta (tolva, cinta, elevador) — €5k – €25k (según grado de mecanización). fukuina.com
Baterías & estación de recarga — €2k – €8k.
Edge compute + gateway (Jetson / mini-PC) en USV — €2k – €6k.
Sensores calidad agua (pH, DO, salinidad, turbidez) — €1.5k – €4k.
Cableado, tether, winch, herramientas de despliegue — €2k – €6k.

Software / servicios

Desarrollo ML / CV (entrenamiento + integración) — €25k – €60k.
Integración HW/SW, pruebas y puesta a punto — €10k – €30k.
Permisos / seguros / pruebas ambientales — €3k – €10k.

Total estimado (MVP completo): €70k – €250k (rango amplio por opciones de embarcación, nivel de ROV y grado de automatización).

Nota: optar por ROV comercial básico + embarcación alquilada + implemento sencillo deja el MVP en el extremo bajo (~€70–90k). Comprar embarcación + ROV industrial + integración compleja empuja al extremo alto (~€180–250k). rmus.com+1

4) Configuración técnica recomendada (detallada)

ROV

Cámara RGB 4K + cámara NIR o zoom óptico.
Manipulador blando de 2–3 dedos, con capacidad para coger lotes de mejillones/ostras y accionamiento de cierres.
Iluminación y sistema de referencia (marca) para medición de talla por CV.
Opcional: DVL/INS para navegación si se requiere registro preciso de posición.

USV / embarcación

Edge compute (NVIDIA Jetson o mini-PC) para inferencia en sitio.
Acoustic modem + antena RF 4G/5G.
Tahona/tolva para almacenar muestras.
Sistema de elevación para transferir cuerdas/bandejas cuando sea necesario.

Software & AI

Pipeline de visión: detección de individuos/agrupaciones → estimación de talla → clasificación para muestreo. (Modelos entrenados con imágenes locales). Frontiers
Interfaz operador: teleoperación del ROV (modo manual / semiautónomo), planificación de misiones y registro de métricas.

5) Calendario y hitos (MVP: 6–8 meses)

Mes 0 (2 semanas) — definición requisitos, elección sitio piloto (estación/platillo), permisos iniciales.
Mes 0–1 (4 semanas) — compra/arrendamiento ROV + embarcación y sensores; contratación equipo SW.
Mes 2 (4–6 semanas) — integración HW: montaje gripper, cámaras, modem; pruebas en tanque.
Mes 3 (4–6 semanas) — campaña de captura de imágenes y vídeos (etiquetado): necesarios para entrenar CV.
Mes 4–5 (6–8 semanas) — desarrollo/integración ML + dashboard; pruebas de campo y ajuste de parámetros.
Mes 6–8 (4–8 semanas) — piloto operativo en sitio (iteraciones), métricas y optimización.

Entrega MVP operativo: mes 6–8.

6) KPIs para evaluar el MVP

Precisión de detección/identificación (ostras/mejillones vivos vs sustrato): ≥85% (benchmark para modelos publicados). Frontiers
Tasa de muestreo manual substituida: % reducida de trabajo humano en inspección (>50% objetivo).
Tiempo por inspección por cuerda/bandeja (minutos) — objetivo MVP: identificar y registrar en <10 min por unidad de muestreo.
MTBF (tiempo medio entre intervenciones): objetivo inicial 20–80 h.
Coste por muestra/minuto inspección: meta reducir coste comparado con buceo manual o embarcación + buzo.
Fiabilidad de transferencia de muestras: % de éxitos de agarre >90% en condiciones de calma (peor en corrientes fuertes).

7) Riesgos, mitigaciones y notas operativas

Corrientes y visibilidad — Mitigación: operar en ventanas de baja corriente y usar navegación/IL (DVL) y luces potentes.
Manipulación frágil — Usar grippers blandos y pruebas en tanque; diseño iterativo del end-effector.
Comunicación subacuática limitada — Diseñar misiones autónomas que no dependan del enlace continuo; usar acoustic modem solo para telemetría y comandos críticos. evologics.com
Biofouling y mantenimiento — calendario de limpieza; recubrimientos antifouling.
Regulación / concesiones — iniciar permisos desde fase 0; llevar registro sanitario para transporte de marisco.
Adopción — plan de formación para operarios (teleoperación y mantenimiento).

8) Estimación económica operativa (OpEx orientativo anual)

Personal (1 operador/ingeniero parcial + 1 técnico mantenimiento): €35k–70k.
Mantenimiento ROV + consumibles: €5k–15k.
Combustible / energía / alquiler embarcación (si aplica): €8k–30k.
Seguro y permisos: €2k–8k.

OpEx anual aproximado: €50k – €120k (depende si compras o alquilas embarcación y frecuencia de uso).

9) Roadmap de escalado (post-MVP)

Automatización parcial: añadir rutas autónomas y scripts de inspección repetible.
Integración con logística: clasificación automática y trazabilidad (etiquetado por lote).
Transición a USV + enjambre de ROVs cuando la operación y modelos CV estén validados.
Modelos predictivos: usar series temporales de imágenes + sensores para predecir ventanas de cosecha y mortalidad.

10) Recomendaciones prácticas inmediatas

Elegir sitio piloto con condiciones representativas y colaboración de un productor local (prioritario).
Comprar / alquilar un ROV comercial (ej. DeepTrekker/Blueye X1) con gripper y desplegar en embarcación local para ahorrar CAPEX inicial. rmus.com+1
Campaña de datos: 4–8 semanas de grabación y etiquetado de imágenes (fundamental para CV).
Iterar end-effector: diseñar gripper blando y probar en tanque antes del piloto en mar.
Plan de permisos y bioseguridad: coordinar con autoridades sanitarias y costeras.

Referencias y fuentes (selección)

Guía de precios y comparativa de ROVs (DeepTrekker / Blueye) — ejemplos de ROVs comerciales y rangos de precio. Blue Robotics+1
Blueye — paquete recomendado para acuicultura (precio kit base comunicado). blueyerobotics.com
Iniciativas de I+D en robótica para shellfish / financiación y proyectos (UMD / consorcios) que muestran viabilidad y apoyo académico. robotics.umd.edu+1
Investigaciones recientes en CV para identificación de ostras (modelo ODYSSEE y publicaciones 2025 sobre identificación por vídeo). Frontiers
Proveedores de maquinaria para cultivo y procesamiento de moluscos (procesado/mejora de líneas) — ejemplos de equipos industriales. mulotequipment.com+1
Acoustic modems (EvoLogics / Teledyne) y precios orientativos en mercado secundario. evologics.com+1

C. Análisis comparativo: adaptar exactamente el sistema de manzanas (drones aéreos) a un sistema híbrido mar-tierra (ej. inspección aérea + USV/AUV para recolección).

El enfoque será técnico, económico y operativo — con conclusiones y propuesta de arquitectura final híbrida “Sky–Sea Harvest System”.

🧭 1. Contexto: sistema original (recolección de manzanas con drones)

Características del sistema agrícola (terrestre):

Drones aéreos con brazos robóticos o tubos de succión recolectan fruta directamente del árbol.
Incorporan visión por computador (cámaras RGB + profundidad) para localizar frutas maduras.
Coordinación en enjambre (múltiples drones que cubren parcelas).
Integración con una unidad base terrestre que recibe y clasifica la fruta.
Altas tasas de repetición, entorno estructurado, bajo impacto ambiental.
Requiere control preciso de posición (RTK-GPS, LIDAR).

Ventajas clave: autonomía, precisión, reducción de mano de obra.

Limitaciones: duración de batería, manipulación delicada, dependencia de condiciones climáticas.

🌊 2. Objetivo de la adaptación

Crear un sistema híbrido mar–tierra, donde los drones aéreos inspeccionan la superficie y costeras (mareas, estructuras flotantes, líneas de cultivo) y los vehículos acuáticos autónomos (USV/AUV) realizan la recolección, muestreo o mantenimiento.

Aplicaciones directas:

Recolección de algas flotantes o cultivadas (kelp, sargazo, etc.).
Inspección y cosecha de mariscos en líneas o plataformas.
Limpieza y mantenimiento de infraestructuras portuarias o acuícolas.
Cartografía ambiental (detección de contaminación, residuos o blooms).

⚙️ 3. Tabla comparativa — Sistema de manzanas vs. sistema híbrido marino

Aspecto	Drones recolectores de manzanas	Sistema híbrido mar–tierra (Sky–Sea Harvest)
Entorno operativo	Estructurado, tridimensional (árboles fijos)	Dinámico, cambiante (mareas, corrientes, turbidez)
Medio	Aire seco, iluminación controlable	Agua salada, luz variable, corrientes, oleaje
Plataforma aérea	Multirotores con visión RGB/LiDAR	Drones multirotor resistentes a la bruma y salitre, cámara multispectral + IR para detectar biomasa superficial
Plataforma de recolección	Brazo robótico aéreo	USV o AUV con brazo manipulador o red de recolección
Sensor principal	RGB + profundidad	RGB + NIR + sonar + cámaras subacuáticas
Unidad base	Tractores autónomos o depósitos terrestres	Barco madre o base costera automatizada
Recolección física	Por succión o pinza aérea	Por pinza hidráulica, red o tolva de aspiración submarina
Coordinación	Enjambre de drones sincronizados por IA	Coordinación aire–agua (comunicación acústica + RF)
Energía y autonomía	20–40 min por dron	4–12 h (USV/ROV), 30–60 min (drones aéreos)
Nivel de autonomía (MVP)	Nivel 3–4 (semi-autónomo)	Nivel 3 (semiautónomo, asistido por operador)
Complejidad de integración	Media	Alta (interfaces aire–agua y comunicaciones mixtas)
Mantenimiento	Seco, simple	Marino, anticorrosión, biofouling, presión
Costo estimado MVP	€100k–200k (5 drones + estación)	€150k–350k (2 drones aéreos + 1 USV + 1 ROV)
Rendimiento esperado	5–10 kg fruta/min	0.5–2 t/h (algas o marisco) según entorno
ROI esperado (industrial)	2–4 años	3–6 años (según especie y operación)

🛰️ 4. Arquitectura propuesta: Sky–Sea Harvest System (híbrido aire–agua)

🔹 Composición

Drones aéreos de inspección (x2–3)
- Sensores: cámara RGB 4K, NIR, LiDAR, termal.
- Misión: detección de parches de biomasa, obstáculos, líneas de cultivo y zonas de alta densidad.
- Comunicación: 4G/5G o enlace directo con estación USV.
USV (vehículo de superficie autónomo)
- Funciones:
  - Recepción de datos aéreos.
  - Navegación hacia la zona designada.
  - Recolección mediante brazo, red o sistema de aspiración.
- Equipado con: sonar, radar marítimo, cámara 360°, GPS RTK, brazo hidráulico o tolva.
AUV/ROV (vehículo subacuático)
- Funciones: inspección y recolección en profundidad (1–20 m).
- Equipado con cámara RGB + NIR, sonar de barrido lateral y gripper suave.
Centro de control / IA coordinadora
- Orquesta las tareas aire–agua.
- Analiza imágenes aéreas para generar “mapas de biomasa”.
- Calcula rutas para USV/AUV y envía misiones semiautónomas.
Estación base (terrestre o flotante)
- Recarga de drones y descarga de biomasa recolectada.
- Procesamiento inicial (pesado, clasificación, lavado).

🧩 5. Adaptaciones técnicas necesarias

Elemento	Requerimiento clave	Adaptación
Sensores ópticos	Reducción de visibilidad en agua	Uso de NIR e iluminación activa, fusión con sonar
Robustez estructural	Corrosión salina y biofouling	Recubrimientos marinos, sellado IP68
Control de precisión	Oleaje y corrientes	Estabilización dinámica + control predictivo
Comunicaciones	Ruido acústico subacuático	Protocolos híbridos (RF sobre superficie + acústico bajo agua)
Manipulación de objetos	Textura blanda (mariscos, algas)	Grippers blandos neumáticos o succión adaptable
Energía	Alta demanda y poca infraestructura	Paneles solares flotantes o estaciones de carga en boya
Navegación compartida	Requerimientos de localización cruzada	Fusión GPS + INS + SLAM visual/subacuático

💰 6. Estimación de costes del MVP híbrido (1 unidad funcional)

Componente	Rango (€)
2 drones aéreos (inspección, LiDAR, NIR)	20 000 – 40 000
USV modular autónomo (6–8 h de autonomía)	60 000 – 120 000
ROV/AUV con gripper y cámara subacuática	25 000 – 45 000
Estación base / carga / telemetría	15 000 – 30 000
Sensores ambientales (pH, DO, salinidad, sonar)	5 000 – 10 000
Edge compute + software de control (IA coordinación aire–agua)	25 000 – 50 000
Integración, pruebas, permisos, personal	15 000 – 30 000

➡️ Total estimado MVP híbrido: €165 000 – €325 000

Plazo de desarrollo: 8–12 meses.

📆 7. Fases del desarrollo (roadmap)

Fase 0 (1 mes): requisitos, selección del entorno piloto (bahía, cultivo, tipo de biomasa).
Fase 1 (2–3 meses): integración de sensores en drones aéreos + validación de detección de biomasa.
Fase 2 (3–4 meses): desarrollo de comunicaciones aire–agua y enlace USV–ROV.
Fase 3 (2–3 meses): pruebas de recolección, optimización de gripper/red.
Fase 4 (1–2 meses): validación en entorno real y evaluación de rendimiento (KPIs).

📊 8. KPIs para validar el sistema híbrido

Métrica	Objetivo MVP
Precisión de detección aérea (biomasa / marisco)	≥ 85 %
Cobertura diaria (área inspeccionada)	≥ 50 ha
Tasa de recolección efectiva	≥ 0.5 t/h
Autonomía operativa combinada	≥ 6 h sin intervención
Sincronización aire–agua (latencia comunicación)	≤ 500 ms
MTBF (tiempo medio entre fallos)	≥ 50 h
Coste por tonelada procesada	≤ 30 % sobre operación manual

⚖️ 9. Ventajas y desventajas del sistema híbrido

✅ Ventajas

Cobertura completa (superficie + fondo).
Reducción drástica de buceo y riesgos humanos.
Mayor trazabilidad y control ambiental.
Escalabilidad: más drones/USVs = mayor producción.
Dualidad: también útil para monitorización ambiental o rescate.

❌ Desventajas

Complejidad de integración aire–agua (sincronización, comunicaciones).
Alto coste inicial (hardware y software).
Necesidad de mantenimiento anticorrosión.
Dependencia de condiciones meteorológicas y de visibilidad.

🔮 10. Conclusión y proyección

El sistema híbrido Sky–Sea Harvest representa una evolución directa del modelo agrícola automatizado, trasladando sus principios de visión, enjambre, y recolección autónoma a un entorno marino más complejo.

Su mayor desafío está en la integración aire–agua y la robustez mecánica, pero la ventaja estratégica es enorme:

Puede inspeccionar y recolectar simultáneamente,
Reducir hasta 60 % la necesidad de buzos,
Y servir también para limpieza y monitorización ambiental.

Esquema visual (diagrama de arquitectura) del sistema híbrido “Sky–Sea Harvest” mostrando cómo interactúan los drones aéreos, el USV, el ROV y la estación base