Abstract:
El presente documento tiene como propósito explicar una posible solución a los problemas existentes en el control vial de las grandes ciudades que dispongan de agentes de tránsito, cuyo rol principal es el control del flujo vehicular en las grandes avenidas y calles secundarias; el gran problema es la densidad de vehículos en las denominadas “horas pico”, donde pueden generarse grandes embotellamientos. En la actualidad se están implementando sistemas denominados como “semaforización inteligente”, la cual apunta a la nueva revolución industrial 4.0. Como un aporte a esta etapa, se elabora un sistema de control de semaforización, el cual podrá ser comandado por gestos o señas que ejecuta el agente de tránsito; es decir, tendrá el control del cambio de estatus del color del mismo. En este documento se plantea una forma de transformar las señas del agente de tránsito en un lenguaje legible para el control semafórico existente. Para su realización, se plantearon 3 etapas: la primera es la adquisición de señales electromiográficas superficiales (sEMG) por medio del brazalete MYO, estableciendo como interfaz un computador de placa reducida que contiene embebido Matlab y Arduino; la segunda corresponde al procesamiento de señales mediante el uso de herramientas estadísticas, pudiendo así, identificar los sensores óptimos para el reconocimiento de patrones; y finalmente la tercera etapa que consiste en el reconocimiento de dichos patrones mediante la implementación de redes neuronales. El caso de estudio se centrará en la adquisición de los datos de una sola persona para encontrar dichos patrones y, posteriormente, implementar el control semafórico en todas sus etapas hasta llegar al sistema de semaforización existente.
