FRSFCO - Producción de Investigación

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    Laboratorios Remotos, caso de uso en Sistemas de Control Digital
    (AJEA - Acta de Jornadas y/o Eventos Académicos de UTN, 2024-12-27) Jaime, Ibrahim; Previotto, Santiago; Miretti, Marco; Bernardi, Emanuel
    La experimentación como herramienta de aprendizaje, es en sí un método sumamente enriquecedor, que al ser complementada con conceptos teóricos posibilita la generación de resultados sobresalientes. Este aspecto es particularmente relevante en áreas de formación ingenieril, donde realizar ensayos prácticos constituye una parte íntegra del estudio. En base a lo previamente mencionado, a través de este trabajo se presenta el resultado de una actividad práctica destinada a estudiantes avanzados de Ingeniería Electrónica, con el fin de ilustrar los aspectos centrales del uso de laboratorios remotos en la cátedra sistemas de control digital. Para la implementación de dicha actividad, se recurre al modelado e identificación de sistemas dinámicos, la síntesis e implementación de controladores discretos, y la evaluación de los mismos. En particular se presentan dos casos de sistemas dinámicos con acceso remoto sobre los cuales se ensayan y evalúan diversas técnicas, las más convenientes para cada aplicación.
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    Caracterización y calibración de unidades de medición inercial de bajo costo
    (edUTecNe, 2024-10) Jaime, Ibrahim; Beck Ferrero, Federico Augusto; Miretti, Marco; Bernardi, Emanuel
    Considerando que la agricultura es una de las bases fundamentales de nuestra economía, su modernización resulta crucial para mejorar el rendimiento. La incorporación de tecnologías avanzadas permite una mejor gestión de los recursos, mayor precisión en las labores y una reducción significativa de los tiempos de trabajo. Además, estas tecnologías contribuyen a disminuir el impacto ambiental y a reducir la frecuencia de accidentes laborales. Con el objetivo de contribuir a la tecnificación de los procesos agro-industriales, desde el grupo de investigación de control aplicado y sistemas embebidos se inició el desarrollo de un vehículo autónomo multipropósito, para la evaluación de estrategias de navegación y control. Un componente fundamental para el seguimiento de trayectorias de manera autónoma es el sistema de adquisición de datos sobre la actitud del vehículo, en cada instante. Esto es, para determinar la orientación del mismo se utiliza una unidad de medición inercial (IMU), la cuál está compuesta por tres tipos de sensores: magnetómetro, giroscopio y acelerómetro. Dichos sensores son del tipo microelectromecánico y brindan mediciones de campo magnético, aceleración y velocidad angular. Las unidades de bajo costo comerciales cuentan con nueve grados de libertad, ya que poseen tres sensores de cada tipo, apropiadamente dispuestos. En el presente trabajo se presentarán las técnicas empleadas para la caracterización y calibración de IMU's de bajo costo. Dicho proceso es fundamental para su correcto funcionamiento debido a las perturbaciones que los sensores reciben por parte del entorno y también por el movimiento y vibraciones del vehículo en movimiento. Esto es, se realizará la caracterización de los sensores empleando el método varianza de Allan. Dicha información será utilizada tanto en el desarrollo del algoritmo de control como también en la determinación del período de recalibración del sensor, para asegurar un correcto funcionamiento.
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    Detección de pose de objetos usando cámaras RGB para aplicaciones industriales
    (AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2021-11-29) Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Chiabrando, Bruno Julian; Jaime, Ibrahim; Cervetti, Gonzalo; Redolfi, Javier
    El avance y descubrimiento de distintos materiales y componentes tecnológicos, junto con el acoplamiento de algoritmos inteligentes, impacta en forma directa en la innovación de soluciones a distintos tipos de problemas. Un ejemplo de ello, es el uso de las cámaras RGB en el sector industrial. La presente investigación busca aplicar en el sector industrial, cámaras RGB junto a algoritmos de aprendizaje profundo, para la detección de la ubicación y la pose de los objetos que circulan por cintas transportadoras, propias del proceso productivo. El objetivo es reconocer la pose de los objetos ante diferentes variables como, por ejemplo, la velocidad de la cinta transportadora y la iluminación de la planta. En paralelo al armado del dataset de entrenamiento, se exponen los posibles modelos inteligentes a utilizar para alcanzar los objetivos planteados.