Tecnologías habilitantes y startups que modernizan excavadoras, topadoras y camiones.
La utilización de maquinarias y equipos autónomos para la construcción ha ganado en los últimos años un impulso renovado.
En el caso de proyectos viales, de obras hidráulicas y en todas aquellas que involucren movimientos de suelos y grandes volúmenes de materiales en general, hace ya varias décadas que se desarrollan y aplican estas tecnologías. Sólo como ejemplo se puede citar el de la autopista Beijing – Hong Kong – Macao, donde se completó el recapado de 158 kilómetros utilizando compactadores, pavimentadoras y camiones autónomos, coordinados por drones de supervisión y posicionamiento por satélite, sin obreros en el sitio [1]
Al inicio, estos equipos autónomos eran desarrollados exclusivamente por los fabricantes de maquinaria, lo cual hacía su costo solo accesible para proyectos de gran magnitud. Los desarrollos y mayor accesibilidad que han tenido las nuevas tecnologías de información y comunicación han hecho surgir, para el caso de equipos de movimiento de suelos, empresas dedicadas al “retrofit” o modernización de equipos existentes para convertirlos en autónomos, lo cual los hace sensiblemente más accesibles. Se describirán a continuación algunos ejemplos.
Equipos autónomos para la construcción
Se entiende por equipos o maquinarias autónomas a aquellas que operan con mínima o nula intervención de operarios en el sitio (a diferencia de equipos a control remoto, que sí requieren la operación constante). Las tecnologías que se utilizan para que equipos como excavadoras, topadoras o camiones operen con esta modalidad, y adaptándose a entornos dinámicos, se pueden dividir en tres categorías generales [2]:
Percepción: sensores o fusión de sensores para “ver” y comprender el entorno, incluyendo tecnologías LiDAR (Detección y Rango de de Luz), radares, cámaras y visión computacional, sensores ultrasónicos, e IoT (internet de las cosas), para seguimiento en tiempo real de equipos y materiales.
Percepción: - Navegación y posicionamiento: para moverse con precisión, mediante tecnologías GNSS (Sistema Global de Navegación Satelital) con RTK (Cinemática en Tiempo Real), sistemas de navegación inercial, geofencing.
- Inteligencia y control: para el procesamiento de datos y decisión sobre qué hacer: mediante IA y aprendizaje automático (que permiten que la máquina tome decisiones, tal como planificar la ruta más eficiente o ajustar la fuerza de excavación según la dureza del suelo), planificación de trayectoria dinámica (algoritmos que calculan rutas en tiempo real para evitar obstáculos móviles, (personas o camiones), sistemas Drive-by-Wire (reemplazan las conexiones mecánicas e hidráulicas manuales por señales eléctricas digitales, permitiendo que la computadora controle la dirección, el frenado y los implementos), conectividad 5G y V2X (Vehicle-to-Everything, el sistema inalámbrico que permite a los vehículos comunicarse con todo su entorno).
Estas tecnologías se complementan con la integración digital, que permite ejecutar tareas según los planos digitales,; o a través de réplicas virtuales del sitio actualizadas en tiempo real con datos de las máquinas, para monitorear el progreso y predecir fallas.
El objetivo del retrofitting para la automatización de equipos es, entonces, lograr que, a través de modificaciones en equipos existentes, se pueda alcanzar una alta calidad de percepción y de decisión, a un costo que sea acorde al de los equipos a modificar. Dentro de sus ventajas, además de la seguridad y la chance de trabajar una mayor cantidad de horas y alcanzar mayor productividad, está la posibilidad de que los equipos realicen tareas de manera más precisa y focalizada, sin desvíos, y que el tratamiento en la operación de los mismos sea más controlado.
Estos equipos suelen ser adaptados según la especificidad de cada proyecto, usualmente de larga duración y volúumen, y suficiente cantidad de tareas repetitivas para ser económicamente viables. Para proyectos pequeños y de gran variabilidad, se considera que la operación por una persona humana es más ventajosa. En aquellas economías en las que se prevé una escasez de operarios de grandes máquinas en el futuro, estas tecnologías resultan más atractivas para las nuevas generaciones, con tareas desde el lado técnico y en mejores condiciones laborales. En términos generales, para lo que se considera movimiento de tierras (incluyendo a la industria minera), hay quienes estiman que en los próximos 10 o 15 años, el 20 % o 30 % del volumen de las tareas (en las economías desarrolladas) podría llegar a ser realizado a través de equipos autónomos [3]
Automatización de equipos existentes
Entre las startups o empresas dedicadas a la automatización de equipos existentes, se pueden encontrar: 1) startups que convierten maquinaria existente en equipos semi/autónomos o semiautónomos y (2) startups que no “retrofitan” el equipo principal, pero aportan percepción y control (drones, LiDAR, BIM, gemelos digitales) para que la obra automatizada funcione mejor.
Como se dijo, anteriormente estas empresas buscan actualizar equipos existentes con sensores, software y control remoto/autónomo.
Dentro de este rubro de empresas se pueden citar [4]:
1) Built Robotics. Es un ejemplo de retrofit “puro” para construcción. Su exosistema se instala en excavadoras y, según la compañía, es un upgrade totalmente autónomo que combina sensores, software y seguridad; incluye cámaras 360°, GPS y computación embarcada. Hoy su propuesta está muy enfocada en excavación autónoma para parques de paneles solares (especialmente trenching).
www.builtrobotics.com
2) Teleo. Está orientada a teleoperación + autonomía supervisada. Su propuesta es muy potente para contratistas con flotas mixtas, porque ofrece un “universal retrofit kit” que, según su web, convierte cualquier marca o modelo en una máquina supervisada/autónoma. Su valor diferencial es el centro de comando remoto, la red mesh en obra y la posibilidad de que un operador supervise varias máquinas.
www.teleo.ai
3) Gravis Robotics. Se enfoca en la excavación y el movimiento de suelos. Su propuesta retrofit gira alrededor del Gravis RACK, que agrega sensores y control inteligente a excavadoras/otras máquinas. Su hardware integra cámaras, LiDAR 3D, GNSS RTK, edge computing y fusión multisensor para escaneo 3D del terreno, visualización cut/fill y excavación adaptativa. La compañía afirma mejoras de productividad de hasta un 30 %.
www.gravisrobotics.com
4) Bedrock Robotics.Esta startup no fabrica máquinas nuevas, sino que actualiza flotas existentes con sensores, computadoras e inteligencia, para volverlas autónomas. Su Bedrock operator transforma maquinaria existente en máquinas autónomas y ya estaba operando con socios en varios estados de EE. UU. Actualmente se encuentra en proceso de pasar de automatizar máquinas individuales a flotas conectadas.
5) Pronto.ai (y SafeAI, actualmente integradas). Pronto completó la adquisición de SafeAI (también dedicada al retrofit de equipos) y ofrece autonomía off-road OEM-agnostic (tecnología que permite operar con flotas de equipos de diversos fabricantes) y destaca que puede “retrofitar” una flota en semanas. Su sistema base prioriza costo y despliegue rápido con cámara + GNSS (sin depender de LiDAR/radar en la capa estándar), pero tras la compra de SafeAI sumó una oferta premium multisensor, apoyada en el framework de seguridad de SafeAI. Aunque hoy está más fuerte en acarreo, canteras y minería, la propia empresa ubica la plataforma combinada dentro de la automatización de minería, canteras y construcción
https://pronto.ai/
Como se mencionó anteriormente, las tecnologías de equipos autónomos tienen una extendida aplicación en la industria minera (minería autónoma). Países como Australia, China, Canadá, Chile, EE. UU. y Brasil son líderes en su adopción, tanto en minería a cielo abierto como subterránea. También existen puntos de contacto con la industria de la maquinaria agrícola (en Argentina tiene existen desarrollos propios e innovación constante). En este mismo sentido, la enorme extensión de vías de comunicación rurales –que requieren un constante mantenimiento– podría encontrar también en estas tecnologías, específicamente adaptadas, un aliado de gran utilidad.
Claudia Said
Ingeniera civil (Universidad Nacional de Rosario).
Master of Science in Engineering, Universidad de Texas en Austin, EE.UU.
Referencias
[1] Diario “La Nación”, 26.10.2024.
[2] Lam, D.K., Ngo, N.M., “Profile generation using the filtering technique for the fast motion and smooth performance in the hardware level of autonomous system”, ET Science, Measurement & Technology, Volume 17, Issue 8, Sep. 2023, https://doi.org/10.1049/smt2.12158.
[3] “Fact vs. Fiction – The Truth About Autonomous Construction Equipment”, 24.05.2024, Equipment World, https://www.youtube.com/watch?v=21K3P5suboY.
