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En este trabajo de graduación se desarrolló una red de comunicación WiFi para varios
agentes, que al funcionar en conjunto al sistema de captura de movimiento OptiTrack, formó un ecosistema de experimentación robótico denominado Robotat. Esta iteración significó un avance significativo con la versión anterior ya que este ecosistema se puede utilizar para diferentes agentes y no solo para un campo de investigación específico. Primeramente, se ensambló y configuró el sistema de captura de movimiento mencionado, para poder así obtener información acerca de la pose de los agentes que se encuentren dentro del área de trabajo. En la implementación de esta sección se pudo comprobar que las mediciones dadas por el sistema coincidían con las mediciones reales, dando como error máximo un valor de 5.28%. Posteriormente, se desarrolló una librería en el lenguaje de programación C para que así un microcontrolador, en este caso un ESP32, se pudiera conectar a la red WiFi del ecosistema y pudiera recibir los datos brindados por el OptiTrack por medio del protocolo MQTT, y enviar datos pertinentes por medio de este mismo protocolo. Cabe resaltar que también se desarrolló un programa en el lenguaje de programación Python, el cual fue usado en la computadora asignada al ecosistema. Este programa tomaba los valores de las poses de los agentes, provistos por el OptiTrack, y los publicaba a un broker haciendo uso del protocolo MQTT. En la implementación de esta sección se obtuvo confirmación de que el programa desarrollado en Python publicaba los datos obtenidos del OptiTrack al broker y el microcontrolador, implementando la librería desarrollada, los recibía y decodificaba.
Además, se pudo verificar por medio de una medición de latencia, el número máximo de
agentes que se podían conectar al ecosistema antes de que la frecuencia de recepción y
decodificación de datos fuera menor a 10 Hz, dando un valor máximo de 11 agentes.
Finalmente, se desarrolló una antena inteligente, la cual permitió a cualquier agente
no robótico interactuar con el ecosistema. En la implementación de esta sección se pudo
comprobar que el incorporar una unidad de medición inercial y un filtro de Kalman permitiría reducir en cierta medida el ruido de los datos obtenidos por el OptiTrack, además de mejorar su exactitud.
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