Gemelos digitales aplicados a la robótica agrícola: una revisión bibliográfica de metodologías, aplicaciones y desafíos
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Los gemelos digitales permiten representar, analizar y optimizar sistemas físicos mediante su conexión con entornos virtuales. En la robótica agrícola, apoyan el diseño, la simulación, el monitoreo y la validación de robots y maquinaria. Esta revisión tuvo como objetivo sistematizar el conocimiento científico sobre los gemelos digitales aplicados a la robótica agrícola, con el fin de identificar aplicaciones, tecnologías, enfoques metodológicos y tendencias de investigación. Se realizó una revisión sistemática, descriptiva y analítica, restringiendo la selección de la literatura al periodo 2021-2026. La selección se efectuó mediante el protocolo PRISMA y permitió conformar una muestra de 24 estudios, organizados en una matriz documental. Los resultados evidenciaron aplicaciones en siembra, cosecha, monitoreo, navegación, operación de maquinaria, coordinación y teleoperación, apoyadas en simulación, sensores, visión por computador, Internet de las Cosas, inteligencia artificial, aprendizaje por refuerzo y transferencia Sim2Real. También se identificó una evolución desde el monitoreo y la simulación hacia funciones de predicción, optimización y apoyo a la toma de decisiones. No obstante, persisten desafíos relacionados con la brecha entre simulación y realidad, la generalización, la sincronización, el procesamiento en tiempo real y la falta de estándares. Se concluye que el campo está en expansión, aunque predominan soluciones especializadas y validaciones limitadas a tareas, cultivos o entornos específicos.
Abstract
Digital twins enable the representation, analysis, and optimization of physical systems through their connection with virtual environments. In agricultural robotics, they support the design, simulation, monitoring, and validation of robots and machinery. This review aimed to systematize the scientific knowledge on digital twins applied to agricultural robotics to identify their applications, enabling technologies, methodological approaches, and research trends. A systematic, descriptive, and analytical review was conducted, restricting the literature search to studies published between 2021 and 2026. The study selection process followed the PRISMA guidelines and resulted in a sample of 24 studies, which were organized in a document analysis matrix. The results revealed applications in planting, harvesting, monitoring, navigation, machinery operation, coordination, and teleoperation, supported by simulation, sensors, computer vision, the Internet of Things, artificial intelligence, reinforcement learning, and Sim2Real transfer. The findings also indicated a shift from monitoring and simulation toward prediction, optimization, and decision-support functions. Nevertheless, challenges remain regarding the simulation-to-reality gap, generalization, synchronization, real-time processing, and the lack of standards. It is concluded that the field is expanding, although specialized solutions and validations limited to specific tasks, crops, or environments continue to predominate.
Idioma
spa
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Citación
Camargo Martínez, E. E. (2026). Gemelos digitales aplicados a la robótica agrícola: una revisión bibliográfica de metodologías, aplicaciones y desafíos [Trabajo de pregrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia.
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