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...
- 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
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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 |
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Betancourt, JaimeAguirre de la Hoz, RandyGarcía Castro, ValentinaSandoval Fernández, Eduardo2021-06-21T13:53:36Z2021-06-21T13:53:36Z2021-05-26http://hdl.handle.net/10584/9632Hoy 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 requerimientosToday, the number of households with pets has increased, however, the owners continue to have the same number of occupations that keep them away from home and do not allow them to fulfill their responsibilities at all times. This project proposes an automatic water dispenser for pets so that hydration will no longer be a problem when the owners are absent from their homes. For the project, a web application was also developed, composed of a historical module, a video recorder and a location module, with which each owner can, not only monitor the water intake and the position of their pet at home, but call when you want. The proposed system is different from others as it is based on IoT technologies, which uses sensors and wireless communications. To meet the objective, the project was structured in 4 stages. The first consisted in the analysis of water quality, to guarantee drinking water, the alternatives of sensors evaluated were: ORP, DO, conductivity, turbidity, pH and TDS; All of these were compared under the following criteria, each one with the specified weight, within our decision matrix: Cost (30), precision (10), relevance of the measure (15). For the second stage, minicomputers and databases were consulted to automate the system, a Raspberry Pi B4 card and the PostgreSQL Relational DB were chosen. For the location module, two alternatives were found, by IP camera, and with sensors and a Raspberry Pi Zero W, one of these was selected, according to its cost (50) and flexibility (50). Finally, the final stage lies in the design of the web application, so the most common frameworks were searched to speed up the development of the front-end, the alternatives studied were Angular, Vue and React, and they were evaluated according to: size and time (40), contributors (30) and learning curve (30). With this, a system was achieved meeting the requirementsspaBarranquilla, Universidad del Norte, 2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2IoTFrameworkBase de datossensorescalidad del aguaautomatizaciónAplicación WebIoTFrameworkData BasesensorsWater QualityAutomatizationWeb AppDispensador autónomo de agua para mascotas con aplicación móvil para su administración y monitoreo.Autonomous water dispenser for pets with mobile application for administration and monitoring.articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALPF20211019.pdfPF20211019.pdfImagen Presentaciónapplication/pdf2263497https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9632/1/PF20211019.pdf71157fe44e3cdce64881efd68e8bc01eMD51PF20211019.pngPF20211019.pngImagen Presentaciónimage/png1014993https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9632/2/PF20211019.png7df001705fe9dbf8f950ef7b395bb1a7MD52PF INFORME - PF20211019.pdfPF INFORME - PF20211019.pdfArticulo Principalapplication/pdf830757https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9632/3/PF%20INFORME%20-%20PF20211019.pdf724bda8454d146bd8dca09f16c1f60e1MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9632/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5410584/9632oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/96322021-06-21 08:53:36.373Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |