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Andres Sierra Hurtado-Aportes Del Proyecto - Coggle Diagram
Andres Sierra Hurtado-Aportes Del Proyecto
Sensor TCRT5000:
Es como los "ojos" del robot.
Utiliza luz infrarroja para reconocer si está sobre una línea oscura o una superficie clara.
Envía información al Arduino para que este decida hacia dónde debe moverse.
La información puede ser enviada como señal digital o analógica, dependiendo del módulo utilizado.
Driver L298N
Funciona como un intermediario entre el Arduino y los motores.
Recibe órdenes del Arduino y las transforma en movimiento.
Permite que el robot avance, retroceda o cambie de dirección.
Recorrido de la información:
El sensor detecta la línea → Arduino interpreta los datos → Driver L298N ejecuta la orden → Los motores realizan el movimiento.
¿Qué pasaría si hubiera 100 robots trabajando?
Cada robot produciría información constantemente, por ejemplo:
Nivel de batería.
Tiempo de funcionamiento.
Velocidad de desplazamiento.
Errores durante el recorrido.
Estado de los motores.
¿Por qué esos datos son valiosos?
Al analizarlos se podrían:
Detectar problemas antes de que ocurran.
Mejorar las rutas de trabajo.
Reducir costos de mantenimiento.
Aumentar la productividad de la fábrica.
Tomar decisiones basadas en información real.
Mi aporte para el Pitch
Gracias a su capacidad de análisis y sus sensores, este robot es más que un vehículo automático; tiene la posibilidad de recolectar información del ambiente y convertirla en datos valiosos para optimizar procedimientos, ayudar con la toma de decisiones y transformar información diaria en soluciones inteligentes para el sector industrial.
El robot como parte de un sistema inteligente
Arquitectura IoT de 3 capas
Capa de Percepción
Es donde el robot obtiene información del entorno.
Sensor TCRT5000.
Sensores de velocidad.
Sensores de batería.
Capa de Red
Es el puente que permite compartir información.
Módulo Wi-Fi (ESP8266 o ESP32).
Comunicación con Internet o servidores remotos.
Capa de Aplicación
Es donde las personas pueden visualizar y analizar los datos.
Panel de monitoreo en la nube.
Gráficas de rendimiento y estado del robot.
Cibergrafia.
https://leantec.es/tienda/modulo-seguidor-de-lineas-tcrt5000-arduino/
https://lastminuteengineers.com/l298n-dc-stepper-driver-arduino-tutorial/
https://www.ibm.com/topics/internet-of-things
https://www.siemens.com/es-es/industries/automotive/industrial-robots-predictive-maintenance/