Control de Aforo a partir de Visión por Computador Control de Navegación para un RoborBio-inspirado por Medio de un Control Predictivo No Lineal (NMPC), Optimizando el Consumo Energético.

Control de Aforo a partir de Visión por Computador

Autores

Erick Steven Badillo Vargas Ivan Andrés Angulo Garcia

Director

Carlos Alberto Parra Rodríguez

Actualmente debido a la crisis sanitaria y las medidas de contingencia creadas alrededor del mundo a causa del Covid 19 se hace esencial crear un sistema automatizado que junto a un control de aforo entregue información necesaria para mitigar el contagio utilizando inteligencia artificial (IA). Para ello los autores proponen un sistema el cual a través de visión por computador detecta personas, cuenta la cantidad que ingresa a un lugar específico y registra las zonas transcurridas dentro del mismo lugar. Los autores buscan asi mismo, condensar toda esta información para entregarla de manera sencilla al usuario para su fácil interpretación. El sistema por si mismo genera mapas de seguimiento de personas y posee una interfaz gráfica con información de la cantidad de personas actuales, el número máximo de personas permitidas y el porcentaje de personas dentro del lugar; El usuario asi mismo tiene la libertad de escoger cual zona quiere monitorizar, lo que lo hace un sistema aun mas amigable para su uso. Los autores esperan que el sistema se implemente aun después de pandemia, al permitir que el software sea Open-Source para investigación, desarrollo y actualizaciones acorde a las necesidades del cliente.

Control de Navegación para un RoborBio-inspirado por Medio de un Control Predictivo No Lineal (NMPC), Optimizando el Consumo Energético.

Autores

Nicolás David Sánchez Moreno

En este trabajo de grado se desarrolló un control de navegación para el robot submarino bio inspirado en la locomoción del pez cuchillo denominado KnifeBot diseñado en la Universidad Atlántica de Florida (FAU) por el ingeniero Oscar Curet, además, tomando como partida el trabajo realizado previamente por el ingeniero Carlos Devia, el cual obtuvo el modelo matemático que describe el comportamiento y movimiento del robot.

Para dar solución a este problema se utilizó el software Matlab y el Toolbox de Model Predictive Control para realizar la implementación de un Control predictivo No lineal (NMPC) el cual resuelve un problema de seguimiento de trayectorias y encuentra la solución óptima teniendo en cuenta la precisión en dicho seguimiento y el menor consumo energético posible, para comprobar la buena implementación de dicho controlador se utilizaron una serie de trayectorias clásicas así como también trayectorias generadas por splines cúbicos, además de comparar el control con y sin la optimización energética.