Dispensador autónomo de agua para mascotas con aplicación móvil para su administración y monitoreo.

Hoy día, el número de hogares con mascotas ha aumentado, sin embargo, los dueños siguen teniendo la misma cantidad de ocupaciones que los alejan de sus casas y no les permiten cumplir con sus responsabilidades en todo momento. Este proyecto propone un dispensador de agua automático para mascotas con...

Full description

Autores:
Aguirre de la Hoz, Randy
García Castro, Valentina
Sandoval Fernández, Eduardo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9632
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9632
Palabra clave:
IoT
Framework
Base de datos
sensores
calidad del agua
automatización
Aplicación Web
IoT
Framework
Data Base
sensors
Water Quality
Automatization
Web App
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:Hoy día, el número de hogares con mascotas ha aumentado, sin embargo, los dueños siguen teniendo la misma cantidad de ocupaciones que los alejan de sus casas y no les permiten cumplir con sus responsabilidades en todo momento. Este proyecto propone un dispensador de agua automático para mascotas con lo que la hidratación no será más problema cuando los propietarios están ausentes en sus hogares. Para el proyecto se desarrolló también una aplicación web, compuesta por un módulo de históricos, uno de video citofonía y un último de localización, con lo que cada dueño puede, no solo monitorear la ingesta de agua y la posición en casa de su mascota, sino llamarle cuando lo desee. El sistema propuesto es distinto de otros ya que se basa en tecnologías de IoT, que utiliza sensores y comunicaciones inalámbricas. Para cumplir con el objetivo se estructuró el proyecto en 4 etapas. La primera, consistió en el análisis de la calidad de agua, para garantizar agua potable, las alternativas de sensores evaluadas fueron: ORP, OD, conductividad, turbidez, pH y TDS; todas estas se compararon bajo los siguientes criterios, cada uno con el peso especificado, dentro de nuestra matriz de decisión: Costo (30), precisión (10), relevancia de la medida (15). Para la segunda etapa, se consultaron miniordenadores y bases de datos que permitieran automatizar el sistema, se eligió una tarjeta Raspberry Pi B4 y la DB Relacional PostgreSQL. Para el módulo de localización se encontraron dos alternativas, por cámara IP, y con sensores y una Raspberry Pi Zero W, de estas se seleccionó una, según su costo (50) y flexibilidad (50). Por último, la etapa final radico en el diseño de la web app, por lo que se buscaron los frameworks más comunes para agilizar el desarrollo del front-end, las alternativas estudiadas fueron Angular, Vue y React, y fueron evaluados según: tamaño y tiempo (40), contribuyentes (30) y curva de aprendizaje (30). Con esto se logró un sistema cumpliendo los requerimientos