Design of a VR-based training system for the evacuation of an engineering laboratory building

Autores

Carol Natalia Rangel Santamaría Diego Andrés Quintero Ardila Juan Fernando Castro Medina Yulyana Rodriguez Bautista

Director

Sebastián Alberto Pelaez Gómez

Según la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres, 12.896 personas han sido afectadas por incendios estructurales en Colombia en los últimos años. Para reducir las consecuencias de estos desastres, se han propuesto diferentes estrategias, como por ejemplo los simulacros de evacuación. Sin embargo, se ha demostrado que las metodologías tradicionales no son tan efectivas dado que carecen de un componente práctico. Por lo anterior, este proyecto diseñó un sistema de entrenamiento para realizar una evacuación ante la presencia de un incendio estructural utilizando realidad virtual. El escenario seleccionado para crear esta simulación corresponde al edificio de laboratorios de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana sede Bogotá.

Se diseñaron dos aplicativos, el primero correspondía a un escenario de aprendizaje, en el que los participantes se adaptaban al entorno virtual y a sus herramientas. El segundo aplicativo, contenía la simulación de la emergencia, donde el principal objetivo era que el participante evacuara el edificio y llegara al punto de encuentro.

Analizando los resultados, se encontró que la percepción de los participantes mejoró en factores como el realismo de la evacuación, motivación, conocimiento e interés por la prevención de desastres. Asimismo, el 97.1% de los participantes prefirió la metodología de evacuación propuesta frente a las tradicionales, además de encontrar una diferencia significativa entre el tiempo medio empleado por hombres y mujeres. Adicionalmente, la implementación del concepto de juegos serios integrados con realidad virtual mejoró significativamente el aprendizaje de los participantes al generar un mayor nivel de inmersión en la emergencia. Por último, teniendo en cuenta el tiempo medio que tardaron los participantes, se obtuvo un impacto positivo en áreas como: productividad, economía, cultura, salud y tecnología. Lo anterior demostró que la metodología propuesta tiene mayores ventajas sobre los simulacros tradicionales que se han aplicado hasta el momento.

Solución tecnológica en la nube para el enrutamiento de vehículos de distribución basado en sistema de información geográfica y metaheurísticas.

Autores

Oriana Otálora Gómez Juan José Jaramillo Muñoz Felipe Villegas Urán Darwan Arturo Alfonso Ramos

Director

Julian David Reyes Rueda

El problema de ruteo de vehículos con restricciones tiene infinitas soluciones basadas en diferentes herramientas que se utilicen para solucionar el mismo. Un mal enrutamiento puede generar pérdida de tiempo y altos costos de transporte y/o logísticos para una compañía. Como solución al problema mencionado se plantea el desarrollo de una aplicación web en la nube, llamada Libot, construida con el framework basado en Python llamado Django, la cual mediante métodos aproximados de optimización y una arquitectura de software bien definida, permita que, a partir del ingreso de datos por parte de las compañías se pueda hacer el correcto procesamiento de los mismos para lograr presentar la planeación de ruteo de los vehículos de distribución eficiente para optimizar su tiempo y otros recursos como gasolina, desgaste del vehículo, entre otros.

Para comprobar las restricciones de diseño de la herramienta tecnológica se define una función objetivo la cual se basa en las prioridades y requerimientos de la empresa del caso de estudio, dichas prioridades ordenadas de mayor a menor importancia son: maximizar clientes visitados, cumplir las ventanas de tiempo de los vehículos en la medida de lo posible, minimizar las duraciones de las rutas de los vehículos y minimizar la cantidad de vehículos a utilizar. Además, la aplicación web debe ser capaz de brindar una solución factible en un tiempo menor a 15 minutos a partir de su ejecución. Para evaluar la calidad de las soluciones del ruteador, este se pone a prueba en dos escenarios reales (día valle y día pico) propuestos por la empresa. Se proponen tres metaheurísticas (simulado recocido, estrategias evolutivas y algoritmo genético) y una heurística (búsqueda local) las cuales se evaluarán con diferentes parámetros de mutación y cruce para definir cuál es la que tiene el mejor comportamiento para cada uno de los escenarios propuestos.

Una vez definidos los mejores algoritmos de optimización se comprueba la calidad de estos contra la solución actual propuesta por la empresa. Al realizar la comparación, Libot logra reducir las distancias totales recorridas, y las duraciones calculadas con distancias euclidianas y con Google Maps, reduciendo significativamente la gasolina consumida por los vehículos y la cantidad de CO2 emitidos. Lo anterior se traduce no solo en una reducción en costos, sino también en un impacto positivo en el medio ambiente, reduciendo la huella de carbono.

Design of an application based on machine learning-computer vision techniques for the physiological workload assessment in dynamics manual task.

Autores

Paula Alejandra Vergara Rubio Valentina Rosero Pauwels Cristhian Felipe Quesada Martínez Valentina Cubillos Cifuentes

Director

Luis Andrés Saavedra Robinson

En la actualidad, la ergonomía ha ido asumiendo un papel muy importante dentro de las organizaciones, ya que estas imponen mayores exigencias a los empleados para seguir siendo competitivas en el mercado. Esta disciplina enfatiza en el cuidado de las personas que laboran, brindando un ambiente más productivo y reduciendo el riesgo de contraer trastornos musculoesqueléticos en el desarrollo de actividades manuales dinámicas, como levantar y transportar cargas.

Este proyecto de grado desarrolla mejoras en el método de evaluación ergonómica de observación directa, a través, de la modificación de algoritmos. Donde se desarrolló una aplicación no invasiva, que permite mediante visión artificial, obtener y medir parámetros fisiológicos como la frecuencia cardíaca para realizar una evaluación ergonómica bajo los criterios de Frimat.

La evaluación que ofrece la aplicación reducirá drásticamente la subjetividad de la apreciación del profesional y disminuirá impactos relacionados con el cumulo de horas perdidas de trabajo, el incumplimiento de objetivos, los costos por incapacidades o la contratación de una persona calificada que sustituya la vacante o la sobrecarga laboral, propiciados por la afectación de trastornos musculoesqueléticos que pueda padecer el colaborador. Lo que da como resultado un aumento en la productividad de la organización y una integración de la transformación tecnológica apoyada con la Industria 4.0. Brindando la posibilidad de que incluso empresas en desarrollo de cualquier sector empresarial puedan hacer uso de este tipo de tecnología con los recursos ya existentes.

Comparación de metodologías de detección de valores atípicos en la variable VO2 de la prueba cardiopulmonar de ejercicio (CPET).

Autores

María Juliana Serrano Vargas Santiago Andrés Luque Ochoa María Monica Díaz Sarmiento Johan Sebastián Barrera Virgüez

Director

Ana María Cortés Beltrán

Este proyecto busca comparar métodos de detección de valores atípicos en la variable de consumo de oxígeno (VO2) en la prueba cardiopulmonar de ejercicio. Con el método seleccionado, se detectaron valores atípicos y se calculó el valor de VO2 máximo para determinar si cambia con la detección, lo que implicaría una interpretación diferente de la prueba para los expertos. La prueba cardiopulmonar de ejercicio (CPET por sus siglas en inglés) evalúa la función del sistema cardiorrespiratorio de un paciente y su capacidad funcional. Para desarrollar el trabajo de grado se utilizaron 407 CPET, obtenidas del proyecto de investigación “Ejercicio físico en sujetos sanos no trastornos nativos a altitud moderada en comparación con crónicamente aclimatados” financiado por Minciencias (Id: 120356934972) y la PUJ, recolectados entre el año 2016 y 2018. La comparación entre métodos de detección mostró que el Isolation Forest fue el que obtuvo mejor puntaje en la métrica Fb. Al aplicar el método, se identificó un cambio significativo en el valor del VO2 máximo antes y después de la detección. Estos resultados fueron presentados a tres evaluadores expertos en CPET a través de una aplicación de escritorio donde nos retroalimentaron y presentaron propuestas de mejora. Los comentarios fueron positivos, pues los evaluadores mencionaron que la aplicación facilita la interpretación de la prueba y reduce la subjetividad de la detección de valores atípicos.