Desarrollo e implementación de algoritmos de localización de fuentes de olor en un sistema robótico

La necesidad de encontrar nuevas soluciones tecnológicas e innovadoras para combatir el narcotráfico dentro del país, ha llevado al desarrollo de diferentes dispositivos electrónicos que sean capaces de responder ante el olor de alguna sustancia ilícita como hacen los canes adiestrados antidrogas. E...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Arias Armijos, Byron Ramiro (author)
Formato: bachelorThesis
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Publicado: 2017
Materias:
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description La necesidad de encontrar nuevas soluciones tecnológicas e innovadoras para combatir el narcotráfico dentro del país, ha llevado al desarrollo de diferentes dispositivos electrónicos que sean capaces de responder ante el olor de alguna sustancia ilícita como hacen los canes adiestrados antidrogas. El inconveniente con el uso de canes es su tediosa y delicada preparación para sean capaces de detectar la presencia o ausencia de la sustancia ilícita, tomando en cuenta que desde cachorros son entrenados a base de juegos hasta que tengan la habilidad de detectar dichas sustancias. Una alternativa al uso de canes adiestrados son los dispositivos robóticos móviles que son dotados con sensores químicos que reaccionan al entrar en contacto con el olor de sustancia ilícita en el ambiente. En el desarrollo del presente proyecto de investigación se utiliza el robot Dagu Wild Thumper como medio robótico, sensores químicos de óxido de aluminio y dióxido de estaño de la familia MQ, los cuales son MQ-2, MQ-3, MQ-4 y MQ-135 como medidores de sustancias químicas, 8 sensores ultrasónicos HC-SR04 estratégicamente distribuidos sobre el dispositivo móvil para la detección de obstáculos, un compás electrónico de modelo GY-271 que permite al robot girar correctamente y posicionarse en la dirección exacta para evitar obstáculos, y una cámara IP montada sobre el dispositivo móvil que permite observar el ambiente y ofrece una detección de las posibles fuentes de olor. En la etapa de detección, el sistema implementa tres algoritmos que permiten la navegación del robot móvil en un ambiente controlado empleando un algoritmo de clasificación de colores HSL de visión artificial, dirigiendo el robot hacia una posible fuente de olor para su localización química basado en redes neuronales artificiales; después de realizar distintas pruebas es una correcta localización de la ubicación (al frente, derecha o izquierda) y concentración (baja o alta) de la fuente de olor en un ambiente controlado.
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