Examinando por Materia "ROS2"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Cámara de cultivo para el monitoreo y control de condiciones en plantas alimenticias y medicinales. Caso de estudio: Cannabis
    (Universidad EIA, 2024) Duque Alzate, Miguel Ángel; Núñez López, Juan David
    RESUMEN: El desarrollo de una cámara de cultivo autónoma para cannabis medicinal se presenta como un sistema autónomo en el ámbito de la agricultura moderna. Este proyecto aborda la problemática de la inseguridad alimentaria y la necesidad de soluciones sostenibles y eficientes para la producción de plantas alimenticias y medicinales. La cámara de cultivo está diseñada para controlar variables críticas como la temperatura, la humedad, el pH, la electro-conductividad y la iluminación, utilizando tecnologías IoT para el monitoreo remoto y la generación de alertas tempranas. A través de un sistema de control preciso, empleando ROS2 para la comunicación entre subsistemas, se asegura un ambiente óptimo para el crecimiento de las plantas, permitiendo un desarrollo saludable y productivo. El prototipo desarrollado se validó experimentalmente utilizando cannabis medicinal, demostrando que la cámara puede mantener condiciones estables y adecuadas para el cultivo. Esto supera los desafíos de variaciones climáticas externas y promueve un crecimiento óptimo de las plantas. Además, se integraron sensores avanzados y algoritmos de control que garantizan respuestas rápidas y efectivas a las variaciones ambientales. La implementación de tecnologías avanzadas, como el uso de deshumidificadores y sistemas de calefacción ajustados, subraya la importancia de un diseño cuidadoso y preciso. El éxito del proyecto destaca no solo en términos de innovación técnica, sino también en su capacidad para ofrecer una alternativa viable para la producción doméstica de plantas, apoyando la lucha contra la inseguridad alimentaria y promoviendo el uso de tecnologías sostenibles en la agricultura. El sistema no solo es eficiente y efectivo, sino también accesible para agricultores y entusiastas del cultivo en entornos domésticos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Implementación del middleware ROS2 como sistema de operación del robot SCARA de la Universidad EIA
    (Universidad EIA, 2024) Oliveros Morales, Carlos Alberto; Rozo Osorio, David
    RESUMEN: El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un sistema de operación basado en ROS2 (Robot Operating System 2) para el robot SCARA de la universidad EIA, con el cual se busca implementar una interfaz que permita a estudiantes y maestros operar dicho robot utilizando lenguajes de programación de alto nivel, como lo es Python. Se incluye la investigación y experimentación con tecnologías basadas en ROS2, con el fin de alcanzar una interfaz que permita al usuario operar al robot de forma amigable, es decir, que le permita posicionar al robot según parámetros específicos. Los resultados muestran una interfaz capaz de controlar la cinemática inversa y directa del robot, a partir de parámetros ingresados por el usuario.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Navegación autónoma en entornos dinámicos mediante SLAM
    (Universidad EIA, 2024) Jaramillo Gaviria, Diego Alejandro; Aristizábal Gómez, Luis Miguel
    RESUMEN: La investigación aborda el problema de la navegación autónoma en entornos industriales dinámicos, donde los robots móviles enfrentan dificultades para adaptarse a cambios inesperados en el entorno y evitar colisiones, lo que compromete la seguridad y la eficiencia operativa. Aunque los sistemas de navegación tradicionales utilizan sensores como LiDAR y cámaras, su capacidad para adaptarse a entornos cambiantes es limitada. Este trabajo explora la implementación de un sistema que integra sensores avanzados y algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) para mejorar la percepción del entorno y la navegación autónoma. Para abordar este problema, se desarrolló una plataforma robótica basada en un carro con dirección tipo Ackermann equipado con un sensor LiDAR RPLIDAR A1M8 y una cámara de profundidad Intel RealSense D435i. La integración se llevó a cabo utilizando ROS2, que permitió la gestión y sincronización de sensores y actuadores. Se implementó el algoritmo SLAM Toolbox en modo asíncrono para la localización y mapeo en tiempo real. Adicionalmente, se desarrollaron algoritmos de detección y seguimiento de obstáculos mediante clusterización de nubes de puntos y técnicas de filtrado. Para la planificación de rutas, se utilizó el algoritmo A* y se integró con un controlador Pure Pursuit y PID para el seguimiento preciso de la trayectoria. Los hallazgos principales demostraron que la integración de sensores LiDAR y cámaras de profundidad permite al robot detectar y evitar obstáculos dinámicos de manera eficiente, mejorando la capacidad de adaptarse a cambios en el entorno. El sistema logró actualizar el mapa en tiempo real, replantear rutas y mantener la estabilidad y precisión en la navegación, incluso en escenarios impredecibles. Las pruebas realizadas en un entorno controlado confirmaron la efectividad del sistema para evitar colisiones y adaptarse a obstáculos nuevos, superando las limitaciones de enfoques basados en SLAM básico. Esta solución proporciona un avance significativo en la seguridad y eficiencia de la navegación autónoma, sentando bases para aplicaciones futuras en entornos industriales y de servicios.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Navegación reactiva como estrategia de control de alto nivel mediante ROS2 en la plataforma ROBBIE3
    (Universidad EIA, 2024) Marquez Diaz, Jose Heriberto; Rozo Osorio, David
    RESUMEN: este documento describe la programación y configuración del robot Robbie3, enfocada en una estrategia de control reactivo de alto nivel, específicamente la técnica de "Wall Following". En este documento se presentan consideraciones y recomendaciones para el manejo del robot en la aplicación propuesta en este trabajo o en cualquier aplicación de interés similar. El contenido incluye una descripción detallada de cómo configurar tanto el computador como el robot para establecer una comunicación robusta y ejecutar la aplicación definida en ROS2. Esta aplicación está diseñada para funcionar en dos entornos: físico y simulado, enfocados en un escenario y condiciones simples.