<\/span><\/h2>\nEl Arduino, con la Sensor Shield V5, lo hemos usado para alimentar los servomotores y para sincronizar los movimientos de los mismos. Hemos desarrollado un c\u00f3digo usando el Arduino IDE, para ser m\u00e1s \u00e1giles y mientras esperamos la llegada de nuestro PLC de Siemens, esto hace las funciones de cerebro de Tenacitas, al gestionar la informaci\u00f3n de la siguiente manera.<\/p>\n
Se define la posici\u00f3n que debe tener cada servomotor, en un margen de entre 0 y 180 grados, para alcanzar la posici\u00f3n deseada usando un sistema de coordenadas cartesianas estimadas, obtenidas tras pruebas ensayo-error. Despu\u00e9s se env\u00eda la orden a cada servomotor, junto a la velocidad deseada y seguido se hace una lectura de la posici\u00f3n para confirmar que ha sido alcanzada y se env\u00eda la lectura por monitor Serial al ESP01.<\/p>\n
Para enviar la informaci\u00f3n generada por los motores, y futuros sensores, al servidor, usando la red WiFi de la oficina, hemos usado un ESP 8266, que para los nos versados es un Arduino con conectividad inal\u00e1mbrica. Con este enviamos la informaci\u00f3n usado\u00a0MQTT, que explicamos en detalle en otro\u00a0post.<\/p>\n
Para la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n inal\u00e1mbrica, elegimos usar Node-Red, un software fundamental para el IoT, dada su facilidad de uso y la enorme comunidad detr\u00e1s del software.<\/p>\n
Con un sencillo flujo como el de la imagen realizamos la captura de los datos por MQTT y posteriormente los almacenamos en un .csv en nuestro servidor. En la parte de la derecha de la imagen se puede ver los registros, un timestamp y la posici\u00f3n alcanzada por cada servo motor.<\/p>\n
Ahora que ya tenemos los datos registrados en nuestro servidor, podemos empezar a desarrollar algortirmos de\u00a0analitica avanzada\u00a0que aporten inteligencia a nuestro robot. Para ello, en futuros pasos, a\u00f1adiremos sensores de temperatura a los servomotores, as\u00ed como controles de presi\u00f3n en a pinza y sensores de ultrasonidos en los rodamientos con el objetivo de realizar procesos de mantenimiento predictivo, y b\u00fasqueda de correlaciones.<\/p>\n
<\/span>COMPARTE ESTE POST<\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un breve resumen Hasta ahora tenacitas solo le hemos conocido en nuestros videos de\u00a0LinkedIn, as\u00ed que en este post nos toca explicar c\u00f3mo funciona nuestro becario y los proyectos de futuro que tenemos pensado para \u00e9l. Resumiendo para los expertos, y a modo de \u00edndice para los iniciados, un peque\u00f1o esquema del funcionamiento, el cual […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1252,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[119,27],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
Tenacitas, nuestro robot colaborativo | LIS Data Solutions<\/title>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\t\n\t\n\t\n\n\n\n\t\n\t\n\t\n