Detección del estado etílico en conductores a partir de un algoritmo difuso implementado en Raspberry PI 3
Descripción del Articulo
El presente proyecto describe el diseño, implementación y configuración de un algoritmo difuso para detectar el posible estado de ebriedad en conductores de vehículos, y así evitar que manejen en este estado. Para ello, se utilizaron sensores comerciales encontrados en el mercado local, como el sens...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Ricardo Palma |
Repositorio: | URP-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/3956 |
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Nivel de acceso: | acceso abierto |
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El presente proyecto describe el diseño, implementación y configuración de un algoritmo difuso para detectar el posible estado de ebriedad en conductores de vehículos, y así evitar que manejen en este estado. Para ello, se utilizaron sensores comerciales encontrados en el mercado local, como el sensor de alcohol MQ-3 y un flujómetro; así como también se utilizó un microcomputador Raspberry Pi 3, una pantalla HDMI, un módulo RFID, un conmutador de arranque y un relé automotriz, aplicando para esto una estrategia de recopilación y análisis de data haciendo uso de un algoritmo difuso con el cual se pudo entrenar para dar respuestas correctas según sus datos correspondientes a la hora de inferir; de igual forma, se logró la interacción entre el proyecto y el usuario mediante una pantalla HMI, utilizando los protocolos de comunicación mediante Wifi se logró sincronizar el Raspberry Pi 3 a un servidor en MySQL el cual validó el código de acceso del módulo RFID y además permitió registrar todos los eventos de condición de arranque; luego, se definieron las condiciones iniciales del actuador como es el caso del relé automotriz con la cual se llevó a cabo el arranque del motor. Posteriormente, se realizó una rutina de funcionamiento en el proyecto, el cual inició con la autorización de la lectura de los sensores mediante el módulo RFID, inmediatamente después la inferencia difusa que logró decidir la condición etílica del usuario. Y, finalmente la activación del actuador permitiendo el arranque del vehículo. Las pruebas del algoritmo difuso involucraron el uso de 5 tipos de bebidas alcohólicas muy consumidas por la población peruana (vino, pisco, ron, cerveza y whisky), así como un muestreo de 30 personas de las cuales el 54% dio como resultado el “no arranque” del vehículo, y el 46% el “si arranque” del mismo. |
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Para ello, se utilizaron sensores comerciales encontrados en el mercado local, como el sensor de alcohol MQ-3 y un flujómetro; así como también se utilizó un microcomputador Raspberry Pi 3, una pantalla HDMI, un módulo RFID, un conmutador de arranque y un relé automotriz, aplicando para esto una estrategia de recopilación y análisis de data haciendo uso de un algoritmo difuso con el cual se pudo entrenar para dar respuestas correctas según sus datos correspondientes a la hora de inferir; de igual forma, se logró la interacción entre el proyecto y el usuario mediante una pantalla HMI, utilizando los protocolos de comunicación mediante Wifi se logró sincronizar el Raspberry Pi 3 a un servidor en MySQL el cual validó el código de acceso del módulo RFID y además permitió registrar todos los eventos de condición de arranque; luego, se definieron las condiciones iniciales del actuador como es el caso del relé automotriz con la cual se llevó a cabo el arranque del motor. Posteriormente, se realizó una rutina de funcionamiento en el proyecto, el cual inició con la autorización de la lectura de los sensores mediante el módulo RFID, inmediatamente después la inferencia difusa que logró decidir la condición etílica del usuario. Y, finalmente la activación del actuador permitiendo el arranque del vehículo. Las pruebas del algoritmo difuso involucraron el uso de 5 tipos de bebidas alcohólicas muy consumidas por la población peruana (vino, pisco, ron, cerveza y whisky), así como un muestreo de 30 personas de las cuales el 54% dio como resultado el “no arranque” del vehículo, y el 46% el “si arranque” del mismo.Submitted by Hidalgo Alvarez Jofre (jhidalgoa@urp.edu.pe) on 2021-07-27T16:10:52Z No. of bitstreams: 1 ELEC-T030_71062420_T MARTÍNEZ AMAYA ENRIQUE JESÚS.pdf: 2121948 bytes, checksum: d3dfb1ea570f346cd67df8efd38bbc62 (MD5)Made available in DSpace on 2021-07-27T16:10:52Z (GMT). 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