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 /

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 /

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 /