Diseño de un sistema automático para el parqueo de automóviles en centros comerciales
Con el auge de los sistemas integrados a la inteligencia artificial desde un aprendizaje profundo en temáticas como análisis de big data hasta la realización de trayectorias mediante algoritmos basados en instancia de tipo supervisado de Machine Learning como lo puede ser KNN (K-Nearest-Neighbor) u...
- Autores:
-
Celis Morales, Omar Alfredo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16170
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/16170
- Palabra clave:
- Mechatronic
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Con el auge de los sistemas integrados a la inteligencia artificial desde un aprendizaje profundo en temáticas como análisis de big data hasta la realización de trayectorias mediante algoritmos basados en instancia de tipo supervisado de Machine Learning como lo puede ser KNN (K-Nearest-Neighbor) u otro algoritmo de planificación de trayectorias como RRT (Rapidly-exploring Random Trees. En este documento se plantea el diseño de una red de sensores para el sensado de plazas de parqueo en el cual mediante un sistema de adquisición de datos y transmisión de estos se realiza el mapeo bidireccional mediante la implementación de navigation toolbox de Matlab; dando como resultado un sistema que implementa un algoritmo generador de trayectorias para visualizar el desplazamiento de un vehículo en busca de una plaza de parqueo evaluándolo en una interfaz que se ejecuta en un dispositivo móvil que mostrando la trayectoria en un mapa generado mediante navigation toolbox de MATLAB. |
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1. García Velandia Camilo Sneider, Huertas Acevedo Jairo Alberto. Prototipo de sistema para la gestión de ocupación de parqueaderos en un centro comercial. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Facultad tecnológica, Ingeniería en control. Bogotá, Colombia 2018 2. Bernhard Muller; Joachim Deutscher; Stefan Grodde. Generación de trayectoria y control de avance para estacionar un auto. Proceedings of the 2006 IEEE. International Conference on Control Applications. Munich, Germany, October 4-6, 2006. 3. Cárdenas Correa, Edwin Francis. Una aplicación computacional de generación de trayectorias y evasión de obstáculos para distintos robots manipuladores con análisis en un sistema real. Universidad Nacional de Colombia. Bogotá 2009. 4. Parisa Masoumi Moghri; Mohammad Reza Karami; Reza Ghaderi. Sistema de estacionamiento paralelo inteligente en tiempo real para un automóvil como un robot móvil. The 16th CSI International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP 2012). 5. PEREZ DE DIEGO, Diego. Sensores de distancia por ultrasonidos. Cuarto semestre ingeniería de Telecomunicaciones. [en línea]. <http://www.alcabot.com/alcabot/seminario2006/Trabajos/DiegoPerezDeDie go.pdf > [citado el 16 de febrero de 2019] 6. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico EZ4 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/270-sensorultrasonico-ez4.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019] 7. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico SRF04 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/275-sensorultrasonico-srf04.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019] 8. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico SRF05 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/277-sensorultrasonico-srf05.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019] 9. Leuze electronic. Sensor ultrasónico HRTU 418, pág. 25 [en línea]. < https://www.leuze.com/media/assets/archive/DS_BR_USDS_es.pdf > [citado el 16 de febrero de 2019] 10. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico MB7367 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/industria/490-mb7367-sensorultrasonido-industrial-alta-resolucion1mm.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019] 11. ThingSpeak [en línea]. <https://en.wikipedia.org/wiki/ThingSpeak > [citado el 20 de febrero de 2019] 12. Sistemas embebidos innovando hacia los sistemas inteligentes [en línea]. <http://www.semanticwebbuilder.org.mx/es_mx/swb/Sistemas_Embebidos_I nnovando_hacia_los_Sistemas_Inteligentes_ > [citado el 16 de febrero de 2019] 13. Parámetros sistemas embebidos [en línea]. <https://www.cdtdegas.com/images/Descargas/Nuestra_revista/MetFlu10/4 AutomatizacionTunel.pdf > [citado el 16 de febrero de 2019] 14. BLUETOOTH. How it Works [en línea]. <https://www.bluetooth.com/what-isbluetooth-technology/how-it-works > [citado el 17 de febrero de 2019] 15. Wireless Fidelity (Wi-Fi) [en línea]. <https://www.techopedia.com/definition/10035/wireless-fidelity-wi-fi > [citado el 17 de febrero de 2019] 16. ANDROID OS. Introducción [en línea]. <https://androidos.readthedocs.io/en/latest/data/introduccion/> [citado el 17 de febrero de 2019] v 18. NodeMCU tutorial paso a paso desde cero. Programarfacil.com. [en línea] < https://programarfacil.com/podcast/nodemcu-tutorial-paso-a-paso/ > [citado el 22 de febrero de 2019] 19. MathWorks Design and simulate computer vision and video processing systems [en línea]. <https://es.mathworks.com/products/computervision.html > [Citado el 15 de febrero de 2019] 20. CMPS PARE, RAFAEL. BASE DE DATOS [en línea]. <http://www.uoc.edu/masters/oficiales/img/913.pdf > [citado el 18 de febrero de 2019] 21. SILBERSCHATZ, Abraham. Fundamentos de bases de datos. Cuarta Edición, Mc Graw Hill. 22. MathWorks Navigation toolbox. [en línea] < https://de.mathworks.com/products/navigation.html > [citado el 24 de agosto de 2020] 23. Unity 3D toolbox de mapas [en línea] < https://www.mapbox.com/unity/> [citado el 12 de marzo del 2019]. 24. Moreno, Juan Guillermo. Estos son los carros más vendidos en el país. El colombiano. [en línea] <https://www.elcolombiano.com/entretenimiento/motores/loscarros-mas-vendidos-son-hechos-en-colombia-CL8085260> publicado el 27 de enero del 2018 25. Restrepo, Oscar Julián. Top 50: los carros más vendidos de Colombia en marzo del 2019. El carro colombiano revista virtual. [ en línea] <[https://www.elcarrocolombiano.com/industria/top-50-los-carros-masvendidos-de-colombia-en-marzo-de-2019/> Publicado el 23 de abril del 2019 26. Norma técnico colombiana NTC 5385 centros de diagnóstico automotor. 15 de diciembre del 2016 27. Celis Morales, Omar Alfredo. Estudiante de ingeniería mecatrónica. Universidad autónoma de Bucaramanga. 2019 |
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Arizmendi Pereira, Carlos Julio79e0125f-b191-4144-999b-281177ddaaf9-1Celis Morales, Omar Alfredo675698ee-ea9b-47f8-8760-d09ccf840384-1Arizmendi Pereira, Carlos Julio [0001381550]Arizmendi Pereira, Carlos Julio [JgT_je0AAAAJ&hl=es&oi=ao]Arizmendi Pereira, Carlos Julio [16174088500]Arizmendi Pereira, Carlos Julio [Carlos-Arizmendi]Colombia2022-04-05T19:54:02Z2022-04-05T19:54:02Z2022http://hdl.handle.net/20.500.12749/16170instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coCon el auge de los sistemas integrados a la inteligencia artificial desde un aprendizaje profundo en temáticas como análisis de big data hasta la realización de trayectorias mediante algoritmos basados en instancia de tipo supervisado de Machine Learning como lo puede ser KNN (K-Nearest-Neighbor) u otro algoritmo de planificación de trayectorias como RRT (Rapidly-exploring Random Trees. En este documento se plantea el diseño de una red de sensores para el sensado de plazas de parqueo en el cual mediante un sistema de adquisición de datos y transmisión de estos se realiza el mapeo bidireccional mediante la implementación de navigation toolbox de Matlab; dando como resultado un sistema que implementa un algoritmo generador de trayectorias para visualizar el desplazamiento de un vehículo en busca de una plaza de parqueo evaluándolo en una interfaz que se ejecuta en un dispositivo móvil que mostrando la trayectoria en un mapa generado mediante navigation toolbox de MATLAB.INTRODUCCION .............................................................................................. 8 2. DESCRIPCIÓN Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ..................................... 9 3. OBJETIVOS .................................................................................................... 10 3.1. OBJETIVO GENERAL..................................................................................... 10 3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................... 10 4. ESTADO DEL ARTE ....................................................................................... 11 5. MARCO TEÓRICO .......................................................................................... 14 6. METODOLOGÍA .............................................................................................. 22 6.1. MALLA DE SENSORES .................................................................................. 23 6.2. SERVIDORES DE ALMACENAMIENTO ........................................................ 28 6.3. ELABORACIÓN DE MAPAS DIGITALES ....................................................... 33 7. RESULTADOS Y EVIDENCIAS ...................................................................... 36 7.1 FASE DE PRUEBAS ....................................................................................... 43 8. CONCLUSIONES ............................................................................................ 53 9. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................... 56 10. ANEXOS ......................................................................................................... 59 11. CRONOGRAMA .............................................................................................. 71 12. RECURSOS .................................................................................................... 77PregradoWith the rise of systems integrated to artificial intelligence from deep learning in topics such as big data analysis to the realization of trajectories through algorithms based on supervised instances of Machine Learning such as KNN (K-Nearest-Neighbor) or another trajectory planning algorithm such as RRT (Rapidly-exploring Random Trees). This document proposes the design of a sensor network for sensing parking spaces in which, through a data acquisition and transmission system, performs bidirectional mapping through the implementation of Matlab's navigation toolbox; resulting in a system that implements a trajectory generator algorithm to visualize the displacement of a vehicle in search of a parking space, evaluating it in an interface that runs on a mobile device. than displaying the trajectory on a map generated using MATLAB's navigation toolbox.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de un sistema automático para el parqueo de automóviles en centros comercialesDesign of an automatic system for car parking in shopping centersIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicIntegrated systemsArtificial intelligenceMobile deviceMachine learningMachine theoryControl systemsAlgorithmsMecatrónicaAprendizaje automáticoTeoría de las máquinasSistemas de controlAlgoritmosMATLABSistemas integradosInteligencia artificialDispositivo móvil1. García Velandia Camilo Sneider, Huertas Acevedo Jairo Alberto. Prototipo de sistema para la gestión de ocupación de parqueaderos en un centro comercial. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Facultad tecnológica, Ingeniería en control. Bogotá, Colombia 20182. Bernhard Muller; Joachim Deutscher; Stefan Grodde. Generación de trayectoria y control de avance para estacionar un auto. Proceedings of the 2006 IEEE. International Conference on Control Applications. Munich, Germany, October 4-6, 2006.3. Cárdenas Correa, Edwin Francis. Una aplicación computacional de generación de trayectorias y evasión de obstáculos para distintos robots manipuladores con análisis en un sistema real. Universidad Nacional de Colombia. Bogotá 2009.4. Parisa Masoumi Moghri; Mohammad Reza Karami; Reza Ghaderi. Sistema de estacionamiento paralelo inteligente en tiempo real para un automóvil como un robot móvil. The 16th CSI International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP 2012).5. PEREZ DE DIEGO, Diego. Sensores de distancia por ultrasonidos. Cuarto semestre ingeniería de Telecomunicaciones. [en línea]. <http://www.alcabot.com/alcabot/seminario2006/Trabajos/DiegoPerezDeDie go.pdf > [citado el 16 de febrero de 2019]6. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico EZ4 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/270-sensorultrasonico-ez4.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019]7. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico SRF04 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/275-sensorultrasonico-srf04.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019]8. DYNAMO ELECTRONICS. Sensor ultrasónico SRF05 [en línea]. <https://www.dynamoelectronics.com/medir-distancias/277-sensorultrasonico-srf05.html?search_query=ultrasonico&results=13 > [citado el 16 de febrero de 2019]9. 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