Diseño de un robot móvil recolector de bandejas de comida rápida para comedores

Yépez Ortiz, Juan Carlos; Cañarte Manrique, Kabir Iván

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Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción
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Tesis de Mecatrónica
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dc.contributor.advisor	Saldarriaga, Carlos , Director
dc.contributor.author	Yépez Ortiz, Juan Carlos
dc.contributor.author	Cañarte Manrique, Kabir Iván
dc.creator	ESPOL.FIMCP
dc.date.accessioned	2024-03-20T16:23:40Z
dc.date.available	2024-03-20T16:23:40Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.citation	Yépez Ortiz, J. C. y Cañarte Manrique, K. I. (2023). Diseño de un robot móvil recolector de bandejas de comida rápida para comedores. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60805
dc.description	Este proyecto aborda el diseño integral de un robot móvil dedicado a la recolección de bandejas de comida rápida en comedores. Durante el desarrollo del proyecto, se detallaron los componentes mecánicos, destacando la creación de una estructura mecánica en forma de soporte con capacidad para albergar múltiples bandejas y soportar cargas adecuadas. Un análisis estático aseguró la robustez de la estructura y sus componentes. En el diseño electrónico, se seleccionó una batería LiPO para garantizar el rendimiento adecuado de motores y componentes electrónicos. En el ámbito computacional, se desarrolló un modelo de mapeo y navegación autónoma basado en algoritmos que posibilitaron al robot crear un mapa detallado de su entorno y determinar rutas óptimas en tiempo real, empleando un sensor LiDAR en Gazebo. También se desarrolló un sistema de reconocimiento e identificación de imágenes para localizar mesas con bandejas usadas. Utilizando OpenCV, se logró detectar un objeto indicador, permitiendo al robot ajustar su movimiento de manera autónoma. El proyecto culmina con un robot móvil eficiente y versátil, con la capacidad de navegar de forma autónoma, evitando obstáculos gracias a la información proporcionada por el LiDAR, y con la habilidad de detectar y seguir de un objeto indicador de manera precisa. Palabras Clave: robot móvil, estructura mecánica, navegación autónoma, LiDAR, reconocimiento de imágenes
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	72 página
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FIMCP
dc.rights	openAccess
dc.subject	Robot móvil
dc.subject	Estructura mecánica
dc.subject	Navegación autónoma
dc.subject	LiDAR
dc.subject	Reconocimiento de imágenes
dc.title	Diseño de un robot móvil recolector de bandejas de comida rápida para comedores
dc.type	Ingeniero en Mecatrónica
dc.identifier.codigoespol	T-114266
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	INGE-2308
dc.description.abstractenglish	This project focuses on the integral design of a mobile robot dedicated to the collection of fast-food trays in dining areas. During the development of the project, the mechanical components were detailed, highlighting the design of a mechanical structure capable of holding multiple trays and supporting appropriate loads. A static analysis ensured the robustness of the structure and its components. In the electronic design, a LiPO battery was selected to ensure adequate performance of the motors and electronic components. In the computational area, a mapping and autonomous navigation model was developed based on algorithms that allowed the robot to create a detailed map of its environment and determine optimal routes in real time, using a LiDAR sensor in Gazebo. Additionally, a system for image recognition and identification was developed to locate tables with used trays. Using OpenCV, an indicator object was successfully detected, enabling the robot to autonomously adjust its movement. The project culminates with an efficient and versatile mobile robot, with the ability to navigate autonomously, avoiding obstacles through the information provided by the LiDAR, and with the ability to detect and follow an indicator object precisely. Keywords: mobile robot, mechanical structure, autonomous navigation, LiDAR, image detection