Executive Secretary
21st International Symposium on Electrical Engineering
SIE 2025
Abstract
This research aims to implement a hardware architecture for an autonomous ground vehicle that combines the use of the Pixhawk autopilot with a Raspberry Pi 4, which has sufficient computing power to integrate sensors such as LiDAR and a camera capable of acquiring environmental data. This achieves high sensor integration and provides the capability to serve as an experimental platform for potential agricultural applications. This aims to contribute to the development of autonomous ground vehicles for precision agriculture in Cuba. This experimental approach allows for the validation of different navigation, environmental perception, and autonomous control configurations under real-world conditions, which is essential for their future adaptation to agricultural environments where efficient, cost-effective, and adaptable technological solutions are required. First, an autonomous ground vehicle is developed with three wheels—two front and one rear—in a "T" or "inverted tricycle" format, providing advantages in maneuverability and stability. This structural arrangement allows for the optimization of the chassis design and weight distribution, which improves the vehicle's performance on uneven terrain, typical of rural areas. The connections required for communication between the Pixhawk and the Raspberry Pi, as well as its peripherals, are analyzed to ultimately integrate all the components. Furthermore, special attention is paid to the system's modular design, facilitating future expansions or adaptations according to the specific requirements of different crops or operating conditions. Finally, the results obtained during the research are presented and discussed, demonstrating the viability of the proposed system as a basis for the development of autonomous agricultural technologies. The tests conducted allowed for the evaluation of both mechanical performance and the efficiency of sensory data acquisition and processing, laying the groundwork for future studies aimed at automating agricultural tasks using robotic platforms.
Resumen
La presente investigación se destina a la implementación de una arquitectura de hardware para un vehículo terrestre autónomo que combine el uso del autopiloto Pixhawk con una Raspberry Pi 4 que tenga suficiente capacidad de cómputo para la integración de sensores como LiDAR y cámara, capaces de adquirir datos del entorno, logrando así una alta integración sensorial, dotándolo de la capacidad para servir de plataforma experimental para posibles aplicaciones agrícolas, pretendiendo contribuir al desarrollo de los vehículos autónomos terrestres para el desarrollo de la agricultura de precisión en Cuba. Este enfoque experimental permite validar
en condiciones reales distintas configuraciones de navegación, percepción del entorno y control autónomo, lo cual es esencial para su futura adaptación en entornos agrícolas donde se requieren soluciones tecnológicas eficientes, económicas y adaptables. Primeramente, se desarrolla un vehículo terrestre autónomo que posee tres ruedas, dos delanteras y una trasera, en formato "T" o "triciclo invertido", proporcionando ventajas en cuanto a maniobrabilidad y estabilidad; esta disposición estructural permite optimizar el diseño del chasis y la distribución del peso, lo cual mejora el rendimiento del vehículo en terrenos irregulares, característicos de zonas rurales. Se
analizan las conexiones necesarias para la comunicación entre el Pixhawk y la Raspberry Pi, así como la de sus periféricos, para finalmente integrar todos los componentes; además, se presta
especial atención al diseño modular del sistema, facilitando futuras ampliaciones o adaptaciones según los requerimientos específicos de distintos cultivos o condiciones operativas. Por último, se muestran y discuten los resultados obtenidos durante la investigación, los cuales evidencian la viabilidad del sistema propuesto como base para el desarrollo de tecnologías agrícolas autónomas. Los ensayos realizados permitieron evaluar tanto el desempeño mecánico como la eficacia en la adquisición y procesamiento de datos sensoriales, sentando las bases para futuros estudios orientados a la automatización de tareas agrícolas mediante plataformas robóticas.
About The Speaker
MsC. Luis E. Hernandez
Discussion