Collar con localizador GPS para mascotas

En este trabajo fin de grado se ha desarrollado e implementado una pareja de módulos para localizar de manera remota la posición de una mascota, enfocado a su aplicación en fines particulares. Para ello se han acoplado una serie de sensores, LEDs y módulos de comunicación a un microprocesador que envía, manipula, y recibe los datos de los diferentes componentes.El proyecto podría enmarcarse como un trabajo de IoT (internet of things), cuyo cometido es la utilización de la tecnología en el ambiente cotidiano, con el fin de evitar un problema concreto, evitar perder a nuestra mascota. En resumen, hacer un gadget útil, que necesite pocos recursos, y fácil de utilizar.El proyecto necesita de dos módulos, de los cuáles uno irá unido al collar del animal, y el otro deberá quedarse a una “distancia bluetooth” del teléfono del usuario. Ambos se han implementado sobre tecnología Arduino, usando el microprocesador Atmega320p y la placa de prototipado Arduino UNO. Para el envío y recepción de datos entre las partes se ha utilizado tecnología radio, concretamente dos módulos emisor-receptor LoRa XL1278-SMT, de bajo coste y consumo. Para la detección de coordenadas se ha utilizado un módulo GPS NEO-6M-0-001 conectado a su antena por defecto. Finalmente, para la comunicación bluetooth mediante módulo y teléfono Android se ha utilizado un módulo bluetooth HM-05, monitorizado por una aplicación creada a través de la plataforma MIT App Inventor 2.Además, como último objetivo del trabajo, se planea diseñar un esquemático y una placa de circuito impreso para cada uno de los módulos, que catapultará el proyecto a una versión optimizada y comercial para el collar.De este modo, en este Trabajo fin de Grado se han desarrollado dos módulos interconectados entre ellos, que manipularán los datos y medidas de los diferentes componentes, hasta enviarlos al teléfono. Una vez los reciba, este los representará de manera visual.<br /

Reconocimiento no intrusivo de cargas eléctricas domésticas mediante redes neuronales para implementación en dispositivos de bajo consumo

El presente trabajo aborda un enfoque novedoso a la hora de la identificación de cargas eléctricas de forma no invasiva, centrándose en cuantificar las prestaciones que una red neuronal artificial puede alcanzar para el caso de usar dispositivos computacionales de bajo consumo y medias prestaciones. Basándose en la impronta que cualquier carga eléctrica fija en la corriente que consume se idea un sistema electrónico capaz de, mediante una red neuronal, clasificar dicha carga únicamente capturando la onda de corriente en la acometida de cualquier usuario. Empezando con una adquisición detallada de los datos, se eligen aquellas características que se extraerán de la corriente así medida y se analizan las posibles técnicas de ahorro operacional y de adquisición de datos. Posteriormente se realizan comparativas entre diversos tipos de redes neuronales artificiales en función de sus requerimientos de memoria frente a sus resultados clasificadores

Sistema de monitorización de vehículos basado en sensor magnético

En la actualidad, la sociedad demanda una alta cantidad de bienes de consumo. Para poder hacer frente a esta demanda son necesarios una gran cantidad de transportes, tanto de productos como de personas. Esta situación unida al ritmo de vida actual de la población hace que diariamente se produzcan millones de desplazamientos, la mayoría de ellos se realizan a través de las vías públicas. Para asegurarse que estos desplazamientos se realicen de forma segura y eficiente son necesarios sistemas de control del tráfico. La mayor parte de los sistemas de detección de vehículos actuales utilizan lazos inductivos. Sin embargo, en la actualidad, los sensores de tráfico basados en sensor magnético se presentan como sustitutos de estos debido a que presenta grandes ventajas. Estos sensores abren la posibilidad de su utilización en múltiples aplicaciones (detección de aparcamientos libres, nivel de ocupación de calzadas, control de entrada de vehículos, etc.). En el presente proyecto se pretende desarrollar un prototipo de sensor de tráfico basado en sensor magnético que permita la realización de pruebas de campo para comprobar la tecnología. Este prototipo permitirá caracterizar la “huella” magnética de un vehículo, caracterizar las condiciones del entorno de trabajo y probar un primer algoritmo de detección. Para ello se ha realizado una investigación de los sistemas actuales de detección de vehículos, los artículos publicados sobre detección de vehículo mediante sensor magnético y los distintos sensores magnéticos comerciales actuales. Con la información reunida se han establecido características del prototipo y los requisitos que el sensor magnético debe de cumplir. Esto ha permitido realizar una selección de los componentes que conformaran el dispositivo. Adicionalmente, se ha realizado una prueba de campo con el sensor magnético seleccionado para verificar si es adecuado para esta función. Posteriormente se ha diseñado el hardware y firmware necesario para el dispositivo. Para el desarrollo del hardware se ha seguido un diseño modular, dividiendo en bloques funcionales que simplifica así el problema a resolver, dividiendo un problema complejo en varios simples. Para el desarrollo del firmware se ha realizado un diseño modular basado en distintas capas de programación, que permite una fácil reutilización y actualización del código. También se ha definido un protocolo de comunicación para el envío de comandos de control y la recepción de paquetes de datos. Como resultado final se ha obtenido un prototipo funcional en PCB. Este dispositivo permite caracterizar la huella magnética de un vehículo, comprobar las condiciones del entorno de trabajo, medir las vibraciones producidas por el paso de un vehículo y probar un primer algoritmo de detección. Este dispositivo incluye una comunicación inalámbrica para facilitar la realización de pruebas y varios puertos de expansión que permitirían en un futuro probar distintos sensores y módulos de comunicación

Reducción de dimensionalidad y técnicas de inferencia de estado para sensores inteligentes

Este proyecto nace del intento de reducir la cantidad de datos enviados por sensores inteligentes para prolongar así su vida útil y dotarles de cierta seguridad al realizar una abstracción de los datos en crudo haciendo imposible su interpretación.Para ello se hace uso de una técnica ya desarrollada hace años, el vector quantization pero añadiéndole una serie de mejoras que permitan recalcular la disposición de los centroides para conseguir minimizar el error de reconstrucción. Se ha desarrollado esta técnica en lenguaje Python y se va a evaluar con una base de datos existente variando, los parámetros de muestreo, el uso de codificación por media y desviación típica, la composición con una o las tres componentes del sensor inercial y el tamaño de la red de entrenamiento.Con este sistema definido, se propone una clasificación de los datos reducidos para intentar sacar aun mayor índice de compresión frente a los datos enviados por el sensor en crudo.Una vez verificado el comportamiento del modelo se implementa en lenguaje micro Python en un sensor inteligente para evaluar el sistema compresor frente a su uso convencional.<br /

Sensor autónomo inteligente para la evaluación del tráfico en una calzada

El objetivo de este trabajo consiste en estudiar la posibilidad de utilizar un único sensor magnético para detectar el paso de los vehículos y estimar su tamaño, su velocidad y su dirección. Para ello, se pretende desarrollar un sistema que obtenga la información a partir de los cambios en el campo magnético terrestre detectados por el sensor magnético colocado bajo la calzada. Se pretende desarrollar también un sistema de reconocimiento de imágenes captadas por una cámara enfocada sobre la calzada para generar de forma automática las etiquetas de la base de datos que se utilizará para entrenar el sistema.Inicialmente, se realiza un estudio sobre los sistemas más relevantes hoy en día para la monitorización del tráfico, así como las distintas líneas de desarrollo. La información obtenida en esta investigación se utilizará en la toma de decisiones para el diseño de los modelos clasificadores.A continuación, se desarrolla un sistema automático para la creación de la base de datos. Para ello, se crea una infraestructura en la que los gestores se encargan de obtener los datos del sensor magnético y crear las etiquetas de los datos a partir de las imágenes captadas por la cámara. La base de datos creada se almacena en un servidor FTP.Una vez creada la base de datos y a partir de la información obtenida de la investigación sobre los trabajos realizados en este campo, se diseña un clasificador binario para obtener la dirección de los vehículos y dos estimadores para obtener el tamaño y la velocidad.Por último, se muestran los resultados obtenidos en este trabajo y se exponen las conclusiones y las posibles líneas de mejora que pueden utilizarse en trabajos futuros.<br /