Diseño de un prototipo de carro evasor de objetos utilizando microcontroladores y redes neuronales para el laboratorio de fabricación digital
El proyecto abordó la necesidad de desarrollar un prototipo basado en redes neuronales para evasión de objetos, con el fin de aportar conocimiento en inteligencia artificial al laboratorio de fabricación digital de la Universidad Francisco de Paula Santander. El prototipo se diseñó como un carro eva...
- Autores:
-
Ramírez Gómez, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/9694
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9694
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Redes neuronales
Evasor de objetos
Microcontrolador
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2024
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El proyecto abordó la necesidad de desarrollar un prototipo basado en redes neuronales para evasión de objetos, con el fin de aportar conocimiento en inteligencia artificial al laboratorio de fabricación digital de la Universidad Francisco de Paula Santander. El prototipo se diseñó como un carro evasor de objetos que utiliza redes neuronales y microcontroladores para optimizar el desempeño de robots autónomos en entornos dinámicos. La metodología incluyó la identificación de componentes electrónicos clave, como sensores y controladores, así como la implementación de una red neuronal para la toma de decisiones autónoma. A pesar de las limitaciones de recursos del microcontrolador, el algoritmo de redes neuronales se implementó de manera eficiente. Los resultados sugieren que la integración de IA en el microcontrolador, apoyada por componentes electrónicos óptimos, es tanto viable como efectiva, abriendo puertas para el uso de redes neuronales en dispositivos embebidos y promoviendo avances en inteligencia artificial aplicada. |
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García Bermúdez, Marco AurelioHerrera Cáceres, MatiasRamírez Gómez, Juan CarlosUniversidad Francisco de Paula SantanderParada Prieto, Elmer AlejandroÁlvarez Guerrero, Jesús2025-08-20T14:25:42Z2025-08-20T14:25:42Z2024https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9694TIE V00079/20224El proyecto abordó la necesidad de desarrollar un prototipo basado en redes neuronales para evasión de objetos, con el fin de aportar conocimiento en inteligencia artificial al laboratorio de fabricación digital de la Universidad Francisco de Paula Santander. El prototipo se diseñó como un carro evasor de objetos que utiliza redes neuronales y microcontroladores para optimizar el desempeño de robots autónomos en entornos dinámicos. La metodología incluyó la identificación de componentes electrónicos clave, como sensores y controladores, así como la implementación de una red neuronal para la toma de decisiones autónoma. A pesar de las limitaciones de recursos del microcontrolador, el algoritmo de redes neuronales se implementó de manera eficiente. Los resultados sugieren que la integración de IA en el microcontrolador, apoyada por componentes electrónicos óptimos, es tanto viable como efectiva, abriendo puertas para el uso de redes neuronales en dispositivos embebidos y promoviendo avances en inteligencia artificial aplicada.1. Título Presentación 2. Planteamiento del problema 3. Justificación 3.1 Beneficios Tecnológicos 3.2 Beneficios Económicos 3.3 Beneficios Sociales 4. Alcances 5. Limitaciones y Delimitaciones 5.1 Limitaciones 5.2 Delimitaciones 6. Objetivos 6.1 Objetivo General 6.2 Objetivos Específicos 7. Marco Referencial 7.1 Antecedentes 7.2 Marco Teórico 7.2.1 Inteligencia artificial 7.2.2 Machine Learning 12 13 15 19 20 20 21 22 23 23 23 24 24 24 25 25 28 28 28 7.2.3 Redes neuronales artificiales 28 7.2.4 Funciones de activación 7.2.5 Microcontrolador 7.3 Marco Legal 7.3.1 Ley 2162 de 2021 7.3.2 CONPES 3975 8. Diseño Metodológico 8.1 Consulta de algoritmos, microcontroladores y análisis componentes. 8.2 Desarrollo del algoritmo y adaptación al microcontrolador. 8.3 Diseño electrónico y ensamblaje del prototipo. 8.4 Pruebas de funcionamiento y análisis de desempeño del algoritmo. 8.5 Divulgación de los resultados obtenidos. 9. Resultados 9.1 Consulta de algoritmos, microcontroladores y análisis componentes. 9.1.1. Revisión literatura sobre principios y algoritmos de redes neuronales. 9.1.2. Identificación algoritmos de redes neuronales para la aplicación en microcontroladores y ejemplos de implementación. 9.1.3. Investigación de componentes disponibles en FabLab. 9.1.4. Identificación de los componentes electrónicos necesarios. 9.1.5. Evaluación de las características de cada componente para el prototipo. 30 31 32 32 32 33 33 34 36 36 37 39 39 39 45 49 50 63 9.2. Desarrollo del algoritmo y adaptación al microcontrolador. 71 9.2.1. Diseño del algoritmo en Python. 9.2.2. Adaptación del algoritmo para su implementación en el microcontrolador. 9.2.3. Realización de pruebas de integración y depuración en el microcontrolador. 9.3. Diseño electrónico y ensamblaje del prototipo. 9.3.1. Diseño del esquemático del circuito electrónico del prototipo. 9.3.2. Ensamblaje del prototipo con sus componentes. 9.4. Pruebas de funcionamiento y análisis de desempeño del algoritmo. 9.4.1. Realización de pruebas de funcionalidad y detección de errores. 9.4.2. Corrección de errores y comprobación de que el prototipo funcione de manera correcta. 9.4.3. Análisis del desempeño del algoritmo en el microcontrolador. 9.5. Divulgación de los resultados obtenidos. 9.5.1. Divulgación de los resultados en el laboratorio de Fabricación Digital. 9.5.2. Realización de charlas y un curso en el laboratorio de fabricación digital. 71 81 85 86 86 90 93 93 95 98 101 102 105 9.5.3. Elaboración de material informativo, posters, para exhibir y realizar publicaciones en las redes sociales del FabLab. 10. Conclusiones 11. Recomendaciones Referencias 113 118 120 121PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)128 páginas. ilustraciones, (Trabajo completo) 4.413 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería ElectrónicaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=7817a4d45aa91963bc2945d9f366b666Diseño de un prototipo de carro evasor de objetos utilizando microcontroladores y redes neuronales para el laboratorio de fabricación digitalTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inteligencia artificialRedes neuronalesEvasor de objetosMicrocontroladorP. P. Shinde and S. Shah, “A Review of Machine Learning and Deep Learning Applications,” 2018, doi: 10.1109/iccubea.2018.8697857.A. K. Jain, “Working model of Self-driving car using Convolutional Neural Network, Raspberry Pi and Arduino,” Proc. 2nd Int. Conf. Electron. Commun. Aerosp. Technol. ICECA 2018, pp. 1630–1635, Sep. 2018, doi: 10.1109/ICECA.2018.8474620.R. Alasco et al., “SoilMATTic: Arduino-Based Automated Soil Nutrient and pH Level Analyzer using Digital Image Processing and Artificial Neural Network,” 2018, doi: 10.1109/hnicem.2018.8666264.J. A. Nichols, H. Chan, and M. Baker, “Machine learning: applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis,” Biophys. Rev., vol. 11, no. 1, pp. 111–118, 2018, doi: 10.1007/s12551-018-0449-9.Y. Abadade, A. Temouden, H. Bamoumen, N. Benamar, Y. Chtouki, and A. S. Hafid, “A Comprehensive Survey on TinyML,” IEEE Access, vol. 11, pp. 96892–96922, 2023, doi: 10.1109/access.2023.3294111.I. 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