Diseño e implementación de un sistema autónomo de picado de rocas móvil

Abstract

La operación en la minería puede presentar condiciones peligrosas para los operadores en aquellas tareas que se deben realizar in situ. Para abordar esto, se está optando por automatizar la maquinaria minera evitando que dichas máquinas sean operadas por trabajadores. Esta tesis aborda el problema del picado de rocas con una mini-excavadora modelo Bobcat E10. Para esto se divide el problema en subtareas: detección y modelamiento de las rocas, navegación, posicionamiento del brazo y picado de roca, que son abordadas con distintas técnicas de Aprendizaje Profundo, Aprendizaje Reforzado y procesamiento de datos. Cada tarea está diseñada para cumplir con las normas de buenas prácticas para realizar un picado de rocas de forma segura y eficiente. Se diseña e implementa un árbol de comportamiento que cohesiona cada subetapa en un sistema general y se implementan comportamientos de recuperación para otorgarle resiliencia en casos de falla. Se valida el sistema completo principalmente en simulación, en donde los resultados obtenidos muestran que el robot logra realizar el picado de rocas exitosa y consistentemente durante las pruebas. También se valida un subsistema de cálculo de poses de picado en la realidad con un robot Husarion Panther, demostrando que las etapas de percepción diseñadas funcionan bajo condiciones realistas.