UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES ‘ ‘UNI ANDES’ ’
FACULTAD DE SI STE MAS MERCANTI LES
CARRERA DE SI STEMAS
TESI S DE GRADO PREVI O A LA OBTENCI ÓN DEL TÍTULO DE
I NGENI ERA EN SISTE MAS E I NFORMÁTI CA
TE MA:
Robot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón de sudoku para el desarr oll o de apli caci ones
tecnol ógi cas en Uni andes Tul cán.
AUTORA:
Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
AS ES OR:
Ing. Cri st hi an Dor ado
I
UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
‘‘UNI ANDES’’
Tul cán, Mar zo del 2015
CONS TANCI A DE CERTI FI CACI ÓN POR PARTE DEL TUTOR
Ing. Cri st hi an Dor ado, en cali dad de As esor de Tesi s, certifi ca que l a señorit a Li sset h Nat hal y
Mi er Mont al vo, egresada de l a escuel a de Si st emas Mer cantil es, ha cul mi nado con s u t rabaj o de
Tesi s de Gr ado, con el t e ma: ‘ ‘ Robot aut ó mat a progra mado de sol uci ón de s udoku para el
desarroll o de apli caci ones t ecnol ógi cas en Uni andes Tul cán’ ’, qui en ha cu mpli do con t odos l os requeri mient os exi gi dos por l os que se apr ueba l a mi s ma, cuyo est udi o muestra l a i mport anci a que
tiene el uso de l a r obóti ca co mo una herra mi ent a de apr endi zaj e; a t ravés de pr ot oti pos r obóti cos y
pr ogr a mas especi ali zados con fi nes ci entífi cos.
Es t odo en cuant o puedo certifi car, en honor a l a ver dad, f acult ando a l a i nteresada hacer el us o de
la pr esent e, así co mo t ambi én se aut ori za l a pr esent aci ón para l a eval uaci ón por part e del J ur ado
respecti vo.
At ent a ment e,
---
Ing. Cri st hi an Dor ado
DECLARACI ÓN DE AUTORÍ A DE TESI S
Yo Li sset h Nat hal y Mi er Mo nt al vo est udi ant e de l a Facult ad de Sist e ma Mer cantil es de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes ‘ ‘UNI ANDES’ ’, expreso en f or ma li bre y vol unt aria
que el present e trabaj o de tit ul aci ón, que versa s obr e el t e ma ‘ ‘ROBOT AUT ÓMATA
PROGRAMADO DE S OLUCI ÓN DE S UDOKU P ARA EL DES ARROLLO DE
APLI CACI ONES TECNOLÓGI CAS EN UNÍ ANDES TULCÁN’ ’ así co mo l as expr esi ones
verti das en l a mi s ma s on de mi aut orí a, que l o he pl as mado s obr e l a base de l a i nvesti gaci ón
bi bli ográfi ca y consult as en i nt er net.
En consecuenci a asu mo la responsabili dad de l a ori gi nali dad y el cui dado r especti vo al r e mitir me
a l as fuent es de i nvesti gaci ón respecti vas para funda ment ar el cont eni do expuest o.
At ent a me nt e
---Mi er Mont al vo Li sset h Nat hal y
DEDI CATORI A
El present e trabaj o va dedi cado a Di os, a mi madre, Lcda. Marl ene Mont al vo, mi padre Sr. Ant oni o Mier y al Sr. Manuel Vi vanco.
AGRADECI MI ENTO
Agr adezco a Di os por prot eger me durant e t odo mi ca mi no y dar me f uerzas par a superar obst ácul os y difi cult ades a l o l ar go de t oda mi vi da.
A mi madr e que con t anto esf uerzo y dedi caci ón me supo gui ar por el ca mi no del saber i ncul cándo me pri nci pi os y val ores para mi bi enest ar.
Í NDI CE GENERAL
Constancia De Certificación Por Parte Del Tutor……….……….. III
Decl araci ón De Aut orí a De Tesi s... IIIII
De di cat ori a ... I V
Agr adeci mient o ………V
Res u men Ej ecuti vo... XI V
Executi ve Su mmar y ... XI V
Introducci ón ... 1
Ant ecedent es De La Investi gaci ón ... 1
Pl ant ea mi ent o Del Pr obl e ma ... 1
For mul aci ón Del Pr obl ema. ... 2
... 2
... 2
... 2
... 3
... 3
... 3
... 3
Vari abl e Independi ent e.- Dispositi vo Aut ó mat a Progr a mado ... 3
Vari abl e Dependi ent e.- Sol uci ón Del Ro mpecabezas Sudoku. ... 3
Met odol ogí a ... 3
Mét odos ... 3
Br eve Expli caci ón De La Met odol ogí a Investi gativa. ... 3
Obser vaci ón Ci entífi ca.. ... 4
Vali daci ón Por Expert os. ... 4
Mét odo Analíti co -- Si nt ético. ... 4
VI
Mét odo Si st é mi co. ... 4
Técni cas E Instru ment os De I nvesti gaci ón. ... 4
... 4
Análi sis Y Di seño ... 4
Constr ucci ón ... 4
Pr uebas... 4
5 ... 5
Capít ul o I. Mar co Teóri co ... 6
Ori gen Y Evol uci ón De Los Pr ocesos Inf or máti cos ... 6
Ge ner aci ones ... 6
Análi sis De Las Disti nt as Posi ci ones Teóri cas Sobre Los Pr ocesos Inf or mát icos ... 7
1. 2. 1Defi ni ci ón De Inf ormáti ca ... 7
1. 2. 2Pr ocesos Inf or máti cos ... 8
1. 2. 3Har d war e ... 8
1. 2. 4Soft war e ... 8
1. 2. 5Si st e mas Aut ó mat as ... 9
1. 2. 6Fí si ca De Movi mi ent o ... 9
1. 2. 7 Mecáni ca ... 9
1. 2. 8El ectróni ca... 10
1. 2. 9El ectro mecáni ca ... 10
1. 2. 10Int eli genci a Artifi cial ... 10
1. 2. 11Robóti ca ... 11
1. 2. 11. 1 Defi ni ci ón ... 11
1. 2. 11. 2Si st e mas De Control ... 11
1. 2. 11. 2. 1 Si st e mas De Contr ol De Lazo Abi erto ... 11
1. 2. 12 Caract erísti ca De Los Si st e mas De Contr ol ... 12
1. 2. 13Sensores... 13
1. 2. 13. 1 Caract erísti cas De Un Sensor ... 13
1. 2. 13. 2 Ti pos De Sensores ... 13
Sensores De Cont act o ... 14
Sensores Ultrasóni cos ... 14
Sensores Ópti cos... 14
Sensores Tér mi cos ... 15
Sensores De Hu medad ... 15
Sensores Magnéti cos ... 15
Sensores Infrarroj os ... 16
1. 2. 14 Mat e máti ca Del Sudoku ... 16
1. 2. 14. 1 Hist ori a Del Sudoku ... 16
Val oraci ón Criti ca ... 17
Concl usi ones Parci al es Del Capít ul o I ... 18
Capít ul o II. Mar co Met odol ógi co... 19
2. 1. Caract eri zaci ón De La Uni versi dad Regi onal Aut óno ma De Los Andes Uni andes Ext ensi ón Tul cán. ... 19
2. 1. 1. Misi ón De La Carrera De Si st e mas ... 19
2. 1. 2. Visi ón De La Carrera De Si st e mas ... 19
2. 2. Descri pci ón Del Pr ocedi mi ent o Met odol ógi co Para El Desarr oll o De La Investi gaci ón 19
2. 2. 1. Modali dad De Investi gaci ón... 20
2. 2. 2. Ti pos De Investi gaci ón ... 20
Investi gaci ón Bi bli ográfica... 20
Investi gaci ón De Ca mpo ... 20
Investi gaci ón Apli cada ... 20
Investi gaci ón Correl aci onal ... 20
2. 2. 3. Pobl aci ón Y Muestra ... 21
2. 2. 3. 1. Pobl aci ón... 21
2. 2. 3. 2. Muestra ... 21
2. 2. 4. Mét odos, Técni cas E Instru ment os De Investi gaci ón ... 21
2. 2. 4. 1. Mét odos Empí ri cos ... 21
2. 2. 4. 2. Obser vaci ón Ci entífi ca... 21
2. 2. 4. 3. Vali daci ón Por Expert os ... 22
2. 2. 5. Mét odos Teóri cos ... 22
2. 2. 5. 1. Mét odo Analíti co- Si nt éti co... 22
2. 2. 5. 2. Mét odo Inducti vo- Deducti vo ... 22
2. 2. 5. 3. Mét odo Si st é mi co ... 22
2. 2. 6. Técni cas De Investi gaci ón ... 22
2. 2. 6. 1. Encuest a ... 22
2. 2. 7. Instru ment os De Investi gaci ón ... 22
2. 2. 7. 1. Cuesti onari o ... 22
2. 3. Int er pret aci ón De Result ados ... 23
Concl usi ones De Result ados ... 23
2. 4 Met odol ogí a Del Desarr oll o Del Dispositi vo... 23
2. 4. 1. Análisis/ Diseño ... 23
2. 4. 2. Construcci ón ... 26
2. 4. 3. Pr uebas ... 27
2. 4. 4. I mpl e ment aci ón... 27
2. 5Concl usi ones Parci al es Del Capít ul o II... 28
Capít ul o III. Desarr oll o De La Pr opuest a... 29
3. 1. Tít ul o de l a Pr opuesta... 29
3. 3. Caract eri zaci ón de l a Pr opuest a ... 29
3. 4. Desarr oll o det all ado de l a pr opuest a ... 30
3. 4. 1. Análisis ... 30
3. 4. 2 Diseño ... 30
Es pecifi caci ones Técni cas del Har d war e y Soft ware utili zado EV3. ... 30
3. 4. 2. 1 Co mponent es de EV3 ... 31
Car act erísti cas de Har d ware ... 31
Di agra ma del robot aut ómat a pr ogr a mado de sol uci ón del sudoku ... 31
Har d war e ... 31
Cerebr o. ... 32
Esquel et o. ... 33
Extre mi dades. ... 34
Ser vo mot or es. ... 345
Senti dos. ... 35
Car act erísti cas de Soft ware ... 37
Di agra ma general de confi guraci ón del di spositi vo ... 37
Barra de herra mi ent as present e en el soft war e EV3. ... 38
Herra mi ent as de Acci ón. ... 38
Herra mi ent as de Contr ol de Fl uj o ... 38
Sensores ... 39
Herra mi ent as para Oper aci ones con Dat os. ... 39
Herra mi ent as de Contr ol Avanzado. ... 39
3. 4. 3. Construcci ón... 40
Expl oraci ón... 42
Umbr al ... 42
Seg ment aci ón... 42
Ext racci ón de Car act erísticas... 42
3. 4. 4 Pr uebas ... 44
3. 4. 1. Pri mer a Pr ueba -- Sensor de Luz... 44
3. 4. 1. 1. Result ados... 44
3. 4. 1. 2. Segunda Pr ueba -- Sensor de i nfrarroj os y ultrasóni co ... 45
3. 4. 1. 3. Result ados... 45
3. 5. Vali daci ón de l a Pr opuest a. ... 46
3. 6. Concl usi ones Parci ales del Capít ul o III. ... 50
Concl usi ones General es ... 53
Reco mendaci ones General es ... 52
Bi bli ografí a ………. ………5 3- 54 Anexos ……….. Bi bli ografí a ……… Índice de Tablas Tabl a Nº 01: Pobl aci ón... 21
Tabl a Nº 02: Result ados pr egunt a Nº 01 ... 23
Tabl a Nº 03: Result ados pr egunt a Nº 02 ... 23
Tabl a Nº 04: Result ados pr egunt a Nº 03 ... 24
Tabl a Nº 05: Result ados pr egunt a Nº 04 ... 24
Tabl a Nº 06: Result ados pr egunt a Nº 05 ... 25
Tabl a Nº 07: Result ados pr egunt a Nº 06 ... 25
Tabl a Nº 08: Result ados pr egunt a Nº 07 ... 26
Tabl a Nº 09: Análisis ... 30
Tabl a Nº 10: Result ados pri mer i ndi cador por vi a de expert os... 48
Tabl a Nº 12: Result ados tercer i ndi cador por vi a de expert os ... 49
Tabl a Nº 13: Result ados cuart o i ndi cador por vi a de expert os ... 49
Tabl a Nº 14: Result ados qui nt o i ndi cador por vi a de expert os ... 50
Índi ce De Gráfi cos
Grafica Nº1: Diseño……….…30Gr afi ca Nº 2: Di agr a ma del r obot aut ó mat a pr ogr a mado de sol uci ón del sudoku ... 31
Gr afi ca Nº 3: Cerebr o ... 32
Gr afi ca Nº 4: Cabl es de conexi ón al cerebr o pri nci pal ... 33
Gr afi ca Nº 5: Part es para l a conexi ón del di spositi vo ... 33
Gr afi ca Nº 6: Extre mi dades...¡ Error! Marcador no defi ni do.34 Gr afi ca Nº 7: Arti cul aci ones para movi mient o ... 34
Gr afi ca Nº 8: Ser vo mot or es... 35
Gr afi ca Nº 9: Sensor de i nfrarr oj os ... 36
Gr afi ca Nº 10: Sensor de col or RGB. ... 36
Gr afi ca Nº 11: Sensor de Cont act o... 37
Gr afi ca Nº 12: Di agr a ma gener al de confi gur aci ón del di spositi vo ... 37
Gr afi ca Nº 13: Barra de herra mi ent as present e en el softwar e EV3... 38
Gr afi ca Nº 14: Herra mient as de Acci ón ... 38
Gr afi ca Nº 15: Herra mient as de Cont r ol de Fl uj o ... 38
Gr afi ca Nº 16: Barra de Sensores ... 39
Gr afi ca Nº 17: Herra mient as para Operaci ones con Dat os ... 39
Gr afi ca Nº 18: Herra mient as de Cont r ol Avanzado ... 40
Gr afi ca Nº 19: Trabaj o de sensor de col or con ser vo mot or es ... 40
Gr afi ca Nº 20: Constr ucci ón ... 41
Gr afi ca Nº 21: Constr ucci ón ... 41
Gr afi ca Nº 22: Escaneo de Sudoku ... 43
Gr afi ca Nº 23: Part e del códi go fuent e ... 44
131
Gr afi ca Nº 24: Pri mer a Pr ueba -- Sensor de Luz
... ...45
141
RES UMEN EJ ECUTI VO
El pr esent e t rabaj o cont iene i nf or maci ón s obr e el desarr oll o y pr ogr a maci ón de un di spositi vo
aut ó mat a, el cual contri buirá con el pr oceso de aplicaci ones t ecnol ógi cas en l a carrera de si st e mas
en Uni andes Tul cán, l as bases para est a i nvesti gaci ón son l a aut o mati zación, contr ol y r obóti ca, l a
cual apoyara a que est udi ant es y docent es a t ravés de l a creati vi dad y el i nt el ect o constr uyan
nuevos y mej ores di spositi vos t ecnol ógi cos. El present e trabaj o est á di vi di do en tres capít ul os:
El pri mer capí t ul o cont e mpl a el mar co t eóri co el cual conti ene concept os bási cos de r obóti ca y análisis de l as di sti nt as posi ci ones t eóri cas.
En el segundo capí t ul o se desarr oll a el ma rco met odol ógi co utili zando l a i nvesti gaci ón bi bli ográfi ca de ca mpo y apli cada, co mo l os mét odos e mpí ri cos y l os mét odos t eóri cos t al es co mo
obser vaci ón ci entífi ca, vali daci ón por expert os, analíti co -- si nt éti co, i nducti vo -- deducti vo; y,
sist é mi co, entre l as t écni cas de i nvesti gaci ón se apli ca l as encuest as a estudi ant es de l a carrera de
sist e mas de l a Uni versi dad Aut óno ma de l os Andes sede Tul cán, ade más se anali zar on e
i nt er pret ar on l os dat os obt eni dos aquell os que est án pl as mados en l as concl usi ones y
reco mendaci ones.
En el t ercer capí t ul o se desarr oll a l a pr opuest a a t ravés de un análisis de r equeri mient os l o cual contri buyo al desarr oll o del pr oyect o, est e fi nali za con l a vali daci ón por expert os, concl usi ones y
reco mendaci ones generales, bi bli ografí a y anexos.
151
EXECUTI VE SUMMARY
Thi s paper cont ai ns i nf or mati on on t he devel opme nt and pr ogr a mmi ng of a r obot devi ce, whi ch
wi ll contri but e t o t he process of t echnol ogi cal appli cati ons i n t he r ace Uni andes Tul cán s yst e ms,
t he basi s f or t hi s research ar e aut o mati on, contr ol and r oboti cs, whi ch woul d s upport st udent s and
teachers t hr ough cr eati vit y and i nt ell ect t o buil d ne w and bett er t echnol ogi cal devi ces. Thi s paper
is di vi ded i nt o t hree chapters:
The first chapt er pr ovi des t he t heoreti cal fra me work whi ch cont ai ns basi c concept s of r oboti cs and
anal ysi s of t he vari ous t heoreti cal positi ons.
In t he second chapt er t he met hodol ogi cal fra me wor k i s devel oped usi ng t he lit erat ure and appli ed
fi el d r esearch, and e mpiri cal met hods and t heoreti cal met hods s uch as sci entifi c obser vati on,
vali dati on by experts, anal yti cal - s ynt heti c, i nducti ve - deducti ve; and s yst e mi c, i ncl udi ng s ur vey
research t echni ques appl ied t o st udent s st udyi ng s yst e ms of t he Aut onomous Uni versit y of t he
Andes based Tul cán al so anal yzed and i nt er pret ed t he dat a fr o m t hose r eflect ed i n t he concl usi ons
and reco mme ndati ons.
In t he t hird chapt er t he pr oposal i s devel oped t hrough a needs anal ysi s whi ch contri but ed t o t he
devel op ment of t he pr oj ect, t hi s ends wi t h vali dati on by experts, concl usi ons and
reco mme ndati ons, bi bli ogr aphy and appendi ces.
I NTRODUCCI ÓN
Ant ecedent es de l a i nvesti gaci ón
El s udoku es un j uego mat e máti co que se publi có por pri mer a vez a fi nal es de l a década de 1970 y
se popul ari zó en Japón en 1986, dándose a conocer en el á mbit o i nt ernaci onal en 2005 cuando
nu mer osos peri ódi cos e mpezar on a publi carl o en su secci ón de pasati e mpos.
Se ha r evi sado t esi s de gr ados y pr oyect os i nf ormáti cos en l a bi bli ot eca de UNI ANDES Tul cán,
trat ando de obser var si hay t e mas si mil ares al tít ul o de l a pr esent e Tesi s de Gr ado co mo el del
Carl os Al fredo Pal at e Labre ( 2013) con el t e ma de ‘ ‘ Robot I nt eli gent e que si mul e movi mi ent os
hu manos’ ’. Cuyo obj eti vo es desarr oll ar un r obot que si mul a movi mi ent os hu manos medi ant e
sensores y mot ores, pr opor ci onando así a l os est udi ant es de l a Uni versidad el conoci mi ent o de
est e ti po de t ecnol ogí as usadas en l a creaci ón de robot s. Per o cabe dest acar que el t e ma que voy a
desarr oll ar es nuevo en l a Instit uci ón.
En l a bi bli ot eca de l a Uni versi dad Aut óno ma de l os Andes UNI ANDES, de l a ci udad de Tul cán,
se obser vó que no se cuent a con una sol uci ón del r o mpecabezas sudoku me di ant e un di spositi vo
aut ó mat a par a contri buir con el desarr oll o de I nvesti gati vo de Uni andes Tulcán, l o que bri nda una
mej or utili dad.
Pl ant ea mient o del probl e ma
Luego de una seri e de análisis y obser vaci ones para l a creaci ón de un l abor at ori o de robóti ca en
Uni andes Tul cán, se pudo det ect ar difi cult ades para poder reali zarl o; las causas son l as si gui ent es:
Falt a de mat eri al es para crear un robot
Incorrect o manej o de las herra mi ent as requeri das.
La no utili zaci ón de la tecnol ogí a i nf or máti ca en t odo el pr oceso para el desarr oll o de l os
robot s
Ade más se i dentifi car on l os si gui ent es efect os consecuent es al pr obl e ma:
Poco i nt erés por parte de l os est udi ant es sobre la robóti ca
Por falt a de mat eri ales con l os pocos que se pueden son utili zados de for ma i ncorrect a dando
co mo consecuenci a el deteri or o de l os mis mos.
Subutili zaci ón de recursos t ecnol ógi cos act uales.
Es i ndi spensabl e que se busquen estrat egi as para que se pr esent en alt ernati vas de s ol uci ón a l a
En l a act uali dad const a una gr an vari edad de r ompecabezas que r equi eren al gún ti po de t ácti ca
par a poderse r esol ver, uno de l os más conoci dos es el sudoku. Est e r ompecabezas mat e máti co
pr esent a una i nt eresant e co mpl eji dad para poder esti mul ar, pot enci ar l as habili dades mat e máti cas,
de l ógi ca y pensa mi ent o críti co. El ser hu mano debe e mpl ear una de s us pri nci pal es capaci dades sensori al es co mo es el senti do de l a vi st a, para poder r esol ver est e r o mpecabezas el cual consi st e
en r ell enar una cuadrí cula de 9 × 9 cel das di vi dida en s ubcuadrí cul as de 3 × 3 ll a madas caj as o
regi ones con l as cifras del 1 al 9 parti endo de al gunos nú mer os ya di spuest os en al gunas de l as
cel das, que no se deben repetir en una mi s ma fila, col u mna o s ubcuadrí cul a, un s udoku est á bi en
pl ant eado si la sol uci ón es úni ca.
En Uni andes no se di spone de un l aborat ori o de r obóti ca ya que no cuent a con l as herra mi ent as y
pr oyect os necesari os para ll evar a cabo su desarr oll o e i ncenti var a l os est udi ant es nuevos par a que
puedan i ngr esar en Uni andes, es por est o que l os est udi ant es pr óxi mos a ser pr ofesi onal es he mos
pl ant eado co mo t e mas de t esi s l a el aboraci ón de r obot s l os mi s mos que r eali zarán una det er mi nada
funci ón, entre uno de est os r obot s se encuentra el r obot aut ó mat a pr ogra mado de s ol uci ón de
sudoku par a el desarr ollo de apli caci ones t ecnol ógi cas pert eneci ent es a Uni andes cont ri buyendo
así en el bi enest ar de l a uni versi dad y en el avance acadé mi co de l a mis ma.
For mul aci ón del probl e ma.
¿ Có mo contri buir al desarroll o i nvesti gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de l a carrera de
Si st e mas de UNI ANDES - Tul cán?
Deli mit aci ón del probl e ma.
Lugar: Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes Uni andes- Tul cán ubi cada en el sect or sur de l a ci udad en Sant a Rosa de Taques.
Ti e mpo: El ti e mpo estima do para l a present e t esis de Gr ado es de 7 meses septi e mbr e del 2014 a febrer o del 2015.
Obj et o de i nvesti gación y ca mpo de acci ón Obj et o de Investi gaci ón: Pr ocesos Inf or máti cos
Ca mpo de Acci ón: Robóti ca
Identifi caci ón de l a línea de i nvesti gaci ón
Obj eti vos Obj eti vo general.
Desarr oll ar un di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado par a l a sol uci ón del r ompecabezas s udoku que
contri buya con el desarroll o I nvesti gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de l a carrera de
Si st e mas de UNI ANDES Tul cán.
Obj eti vos específi cos.
Funda ment ar t eóri came nt e s obr e el r o mpecabezas sudoku, Robóti ca, I nt eli genci a Artifi ci al y
desarr oll o Investi gati vo tecnol ógi co.
Di agnosti car el estado act ual del di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado que s ol uci one el
ro mpecabezas sudoku en el área de Robóti ca de l a carrera de Si st e mas de l a UNI ANDES
Tul cán.
Di señar l os el e ment os constit uti vos del di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado con el fi n de
sol uci onar el rompecabezas sudoku.
Vali dar l a pr opuest a por la ví a de expert os.
Idea a defender.
Con el desarr oll o del di spositi vo aut ó mat a pr ogr a mado apli cando l os conoci mient os de
Pr ogr a maci ón, El ectróni ca, Robóti ca e I nteli genci a Artifi ci al se va a cont ri buir con l a
Investi gaci ón en el Ár ea de Robóti ca en l a Uni versi dad UNI ANDES Tul cán.
Justifi caci ón del Tema
Ant e l a carenci a de est udi os sobr e r obóti ca en Uni andes Tul cán, se pensó en el desarr oll o de un
di spositi vo aut ó mat a pr ogr a mado que contri buya en el desarr oll o de aplicaci ones t ecnol ógi cas e
i ndustri al es en el á mbit o l ocal.
La pr opuest a de est a i nvesti gaci ón est á diri gi da a l a carrera de si st e mas en Uni andes Tul cán, ya
que s u desarr oll o per mitirá el aport e de conoci mient os en r obóti ca y el uso de nuevas t ecnol ogí as
en l os est udi ant es de l a carrera de sist e mas en Uni andes Tul cán.
Vari abl es
Vari abl e I ndependi ent e. Di spositi vo aut ó mat a Pr ogr a mado
Vari abl e De pendi ent e. Sol uci ón del r o mpecabezas sudoku.
Met odol ogí a Mét odos
Breve expli caci ón de l a met odol ogí a i nvesti gativa.
en cuent a al gunos ti pos de i nvesti gaci ón, t al es co mo descri pti va, bi bli ográfi ca, de ca mpo y
apli cada. Ade más se e mpl earán diferent es mét odos de i nvesti gaci ón de caráct er e mpí ri co y t eóri co
del conoci mient o. Entre los mét odos e mpí ri cos de i nvesti gaci ón, se ti enen:
Obs ervaci ón ci entífi ca. Est e mét odo se l o utiliza para det ect ar con preci si ón el pr obl e ma de i nvesti gaci ón y reali zar la pr opuest a de sol uci ón al mis mo.
Vali daci ón por expert os. La vali dez de l a t esis se l o reali za medi ant e expert os en el área de Si st e mas.
Mét odos teóri cos
Ent re l os pri nci pal es mét odos t eóri cos a e mpl earse, se ti enen:
Mét odo analíti co -- si ntéti co. Est e mét odo permi t e el análisis y l a sí ntesis de l os el e ment os teóri cos rel aci onados con l a t e máti ca de l a t esis de grado.
Mét odo i nducti vo -- deducti vo. Est e mét odo part e de est udi os generales par a ll egar a est udi os parti cul ares o vi ceversa. En l a pr esent e t esi s, l a apli caci ón de est e mét odo, se basa en l a
el abor aci ón del mar co t eóri co, el mi s mo que se l o hace de manera deduct i va y el desarr oll o de l a
pr opuest a es de manera inducti va.
Mét odo sisté mico. Est e mét odo per mit e apli car la teorí a de sist e mas de i nf or maci ón en l a el abor aci ón y estruct uraci ón del i nf or me fi nal de est a t esis de grado.
Técni cas e i nstru me nt os de i nvesti gaci ón. Las t écni cas para r ecopil ación de dat os, a utili zarse son l a encuest a y l a entrevi st a. Par a l a encuest a se utili za el cuesti onari o o t est y par a l a entrevi st a
se e mpl ea l a guí a de entrevi st a.
Met odol ogí a para el desarroll o del di spositi vo aut ó mat a Progra mado Análi sis y Diseño
El obj eti vo de est a fase es desarr oll ar el diseño arquit ect óni co de l os sist e mas, utili zando l os
requeri mient os obt eni dos. En el diseño ar quit ect ónico se engl oba dos co mponent es: l os dat os y l os
pr ocesos, l os cual es serán anali zados y di señados desde una perspecti va concept ual a una físi ca.
Const rucci ón
Desarr oll a y or gani za l a infraestruct ura que per mite cu mplir las t areas de construcci ón de l a for ma
más pr oducti va posi bl e.
Pr uebas
Res u me n de l a estruct ura de l a tesis: breve expli caci ón de l os capítul os de l a tesis. Capí t ul o I. Marco Teóri co:
En est e capít ul o se analizan t odas l as t eorí as utilizadas par a l a el aboraci ón de l a pr esent e t esi s de
gr ado.
Capí t ul o II. Marco metodol ógi co:
Se refi ere a l a met odol ogía de i nvesti gaci ón utilizada en l a ej ecuci ón de l a pr esent e t esis.
Capí t ul o III. Desarrollo de l a propuest a.
En est e capít ul o se det alla có mo est á el aborado el di spositi vo aut ó mat a, así co mo l as r especti vas
pr uebas del mis mo.
Aport e Teóri co, Si gnificaci ón prácti ca y novedad ci entífi ca
El Aport e Teóri co de l a t esis de gr ado, son l os concept os y l os el e ment os constit uti vos de un di spositi vo aut ó mat a que sol uci one el rompecabezas sudoku en UNI ANDES Tul cán.
La Si gnifi caci ón Práctica apli cada en l a pr esente t esi s será l a contri buci ón del desarr oll o de l a i nvesti gaci ón ci entífi ca en el ár ea de Robóti ca par a docent es y est udi ant es de l a carrera de
Si st e mas.
Novedad ci entífi ca l a propuest a r adi ca en que l a i nstit uci ón educati va, a t ravés de di spositi vos aut ó mat a, bri nde a s us docent es y est udi ant es ma yor apoyo pr ácti co par a l a r esol uci ón de
pr obl e mas medi ant e l a apli caci ón de l a Robóti ca.
Est e pr oyect o es novedoso ya que l os ant eri ores t rabaj os r eali zados en base a r obóti ca han si do
efect uados de una f or ma t eóri ca o manual con est e pr opósit o pl ant eado se va a l ograr a mpli ar
nuevos ca mbi os de i nvesti gaci ón dentr o de l a i nstit uci ón educati va utilizando al gorit mos que
CAPÍ TULO I. MARCO TEÓRI CO
Ori gen y evol uci ón de los procesos i nf or máti cos
Par a poder e mpezar con nuestros t e mas de i nt erés s obr e est e pr oyect o debemos e mpezar desde una
base en est e caso veremos a conti nuaci ón una br eve r eseña de co mo e mpezar on l os pr ocesos
i nf or máti cos.
Los co mi enzos de l os pri meros apar at os de cál cul o, nacen apr oxi mada ment e a 3000 ad C, el cál cul o pr ovocaba al gunos pr obl e mas para poder desenvol verse. Uno de ell os er a l a no exi st enci a de un mecani s mo que f acilit e el i ngreso, cal cul o y l a ent rega de r esult ados de f or ma r ápi da y exact a de dat os que procedí an del co merci o, el cobro de i mpuest os, cal endari os, ent re ot ros cál cul os, dent ro de l a hi st ori a de l a hu mani dad se han const rui do di sti nt as maqui nas e i nst rument os que f acilit an en t rabaj o mat e máti co, arit méti co, l ógi co; resol vi endo pr obl e mas más co mpl ej os que s urgen con el pas ar del ti e mpo. Los babil oni os que habit aron l a anti gua Mes opot a mi a utilizaron un i nst rument o para realizar cál cul os mat e mát i cos de adi ci ón y s ust racci ón deno mi nado ábaco. En (1642) el f í si co y mat e mático f rancés Bl ai se Pascal i nvent o el pri mer cal cul ador mecáni co, l a pascali na, deseando f acilit ar el t rabaj o que realizaba s u padre co mo f unci onari o de i mpuest os, f abri cando un di spositi vo que cont aba con 8 r uedas dent adas l as cual es avanzaban una a una cuando l a ant eri or c o mpl et aba una vuelt a. Mar cadas con nú mer os del 0 al 9, se manej an dos ruedas para l os deci mal es, generando nú mer os ent re 000000, 01 y 999999, 99 manej ado medi ant e mani vel a permi ti endo s u mar y rest ar con si mpli ci dad, t rei nt a años después el fil ósof o y mat e mát ico al e mán Lei bnitz i nvent o una máqui na de cál cul o para mul ti pli car, di vi di r hast a obt ener r aí ces cuadradas en s ist e ma bi nari o. Di spositi vo que años después f ue perf ecci onado utilizando un mot or analítico que per miti ó au ment ar l a vel oci dad de cál cul o a 60 s u mas por mi nut o. A co mi enzos de l os años 30, Joh n Vi ncent At anas off, vi o l a posibili dad de const rui r un cal culador di git al, deci di ó que l a maqui na debí a operar en sist e ma bi nari o, y hacer l os cálcul os de modo di sti nt o a co mo l o realizaban l as cal cul adoras mecáni cas utilizando me di os el ectróni cos.
ENI AC creada desde 1943 hast a 1947 con una i nversi ón de 486. 804, 22 dól ares; cont aba con 19. 000 t ubos de vací o, 1500 r el és, 7500 i nt errupt ores, ci ent os de mi l es de r esi st enci as, condensadores e i nduct ores y 800 kil ómet ros de al ambres. Podí a realizar unas 5000 su mas por segundo, con un peso de 30 t onel adas y consu mí a 200 kil ovati os de pot enci a el éct ri ca, era i mpresi onant e por que si mpl e ment e per mití a realizar t areas que ant es eran i mposi bl es. ( Hist ori a de la i nf or mati ca, 2010, pág. 24)
Ha bl ar de co mput aci ón, es habl ar de un t e ma apasi onant e en t odos l os senti dos, nos hace s oñar
sobr e el f ut ur o, nos hace di scutir sobr e l as t ecnol ogí as apr opi adas y s us cost os, l as políti cas par a
desarr oll ar una i ndustri a, i nstit uci ón y un paí s. Per o f unda ment al ment e es habl ar de l a necesi dad
de r ecursos hu manos capacit ados, de l os ca mbi os en l a f or ma de t rabaj ar y l os nuevos e mpl eos, de
las nuevas posi bili dades de desarr oll o i ndi vi dual y hast a de apr endi zaj e con l a i nserci ón de
la co mput adora parti endo desde s us pri nci pi os para poder r eali zar ca mbi os o avances dentr o de l a
tecnol ogí a.
Ge neraci ones
De nt r o de l a hi st ori a de l a i nf or máti ca se pueden est abl ecer sei s ti pos de di visi ones o en est e caso
deno mi nadas generaci ones l as cual es son est udi adas para poder anali zar có mo er a el
funci ona mi ent o o que era l o que se e mpl eaba las herra mi ent as y mat eri al es, en est e caso s u
evol uci ón hast a l a act ualidad
Pri mera generaci ón (1938 - 1958)
En est e l apso de ti e mpo l os or denadores t rabaj aban con vál vul as al vací o, us aban t arjet as perf oradas par a i ngresar l os dat os y l os pr ogra mas, utilizaban cili ndr os magnéti cos para al macenar i nf or maci ón e
Segunda generaci ón (1958 - 1963)
La er a de l os t ransi st ores utilizados par a pr ocesar i nf or maci ón, si endo mucho más r ápi dos, pequeños y más confi abl es que l os t ubos al vací o, nacen l enguaj es de pr ogra maci ón co mo COBOL y FORTRAN, s e e mpez ó a utilizar l as co mput adoras a nivel comerci al, graci as a l a reducci ón del t amaño de l os ordenadores.
Tercera generaci ón (1964 - 1970)
La apari ci ón de l os ci rcuit os int egrados, per miti ó abar at ar cost os al ti e mpo que se au ment aba l a capaci dad de pr ocesa mi ent o y reducí a el t amaño de l as maqui nas.
Cuart a generaci ón (1971 - 1983)
Gr aci as al avance de l a el ect róni ca, nacen l os mi croprocesadores, re mpl azando varios di spositi vos de l os or denadores convi rti éndol os en mucho más pequeños y rápidos, creándose l as co mput adoras personal es o PC.
Qui nt a generaci ón (1988 - 1999)
I BM present a l a pri mera comput adora personal revol ucionando el sect or i nf or máti co, con l a acel erada evol uci ón de l a mi croel ect róni ca l a s oci edad i ndust ri al ve necesari o poner a l a altur a el desarroll o de soft ware y l os sist e mas con que se manej an l as co mput ador as.
Sext a generaci ón (1999 - act uali dad)
Se pr oduce una evol uci ón ya no s ol o en l a evol uci ón de l os or denadores, t ambi én se a mplí a haci a l as redes de co muni caci ón, l as capaci dades de operaci ón t ecnol ogí a espaci al, i nt eli genci a artificial, t eorí a del caos, sist e mas dif usos, hol ografí a, transi st ores ópti cos, ent re ot ra t ecnol ogí a, que est á desarroll ada o en des arroll o. ( Hi st ori a de l a i nf or mati ca, 2010, pág. 27)
Las co mput adoras est án ca mbi ando nuestras vi das, es por eso que debe mos apr ender a utili zarl a
est udi ándol a desde s us pri nci pi os hast a l a act ualidad para de al guna manera no quedar i n mersos
en una nueva f or ma de analfabetis mo. Lo ant erior contri buye a l a creación de nuevos es que mas
soci al es que i ncl uyen novedosas maner as de comer ci ali zaci ón apr ovechando l as f acili dades para
co muni carse con t odo el mundo a t ravés de I nt ernet, l a necesi dad de cr ear l eyes adecuadas a l a
reali dad ci ber néti ca act ual y s obr e t odo l a concepci ón de una nueva manera de r el aci onarse con
nuestros se mej ant es que cont e mpl e una seri e de nor mas éti cas que r egul en l a convi venci a pacífi ca
y cor di al entre l os mill ones de personas que ti enen que utili zar est as avanzadas t ecnol ogí as par a
reali zar su trabaj o, est udio, descanso y esparci mient o di ari os.
Análi sis de l as di sti nt as posi ci ones teóri cas sobre l os procesos i nf or máti cos
De nt r o de l a si st e mati zaci ón de l os f unda ment os t eóri cos en necesari o definir y anali zar el t ér mi no
i nf or máti ca así co mo t ambi én l a r obóti ca l os mi s mos que i nt er vi enen en el desarr oll o del pr esent e
pr oyect o.
1. 2. 1 Defi ni ci ón de Infor máti ca
De nt r o de l a si st e mati zaci ón de l os f unda ment os t eóri cos en necesari o definir y anali zar el t ér mi no
i nf or máti ca.
‘ ‘La i nfor máti ca es una cienci a que est udi a mét odos, procesos, técni cas, con el fi n de al macenar,
Es l a ci enci a que est udi a el trat a mi ent o de l a i nfor maci ón medi ant e medi os aut o máti cos, es decir
la ci enci a que hace us o de mét odos, pr ocesos, t écni cas, que per mit en el al macena mi ent o de
i nf or maci ón en ser vi dores, pr ocesa mi ent o medi ant e uni dades l ógi cas, l a t rans misi ón de dat os
di git al es a través de distint os medi os y dispositi vos de red.
1. 2. 2 Procesos Inf or máti cos
Par a defi nir el tér mi no proceso i nf or máti co anali zare mos el si gui ent e crit eri o.
Un pr oceso i nf or máti co es una uni dad de acti vi dad que s e car act eriza por l a ej ecuci ón de una secuenci a de i nstrucci ones, un est ado act ual, y un conj unt o de recursos del si st e ma as oci ado. Son creados y eli mi nados por el sist e ma operati vo, así co mo t a mbi én est e se debe hacer cargo de l a co muni caci ón ent re procesos, per o l o hace a peti ci ón de ot ros procesos. (Ismael Caball ero, 2011, 22)
Un pr oceso i nf or máti co puede i nf or mal ment e ent enderse co mo un pr ogr a ma en ej ecuci ón,
for mal ment e un pr oceso es una uni dad de acti vidad que se caract eri za por l a ej ecuci ón de una
secuenci a de i nstrucci ones, un est ado act ual, y un conj unt o de recursos de sist e mas asoci ados.
1. 2. 3 Hardware
Ahor a est udi are mos el tér mi no de har d war e otro t ér mi no i mport ant e par a el desarr oll o del
pr oyect o.
‘ ‘Se refiere a t odas l as partes t angi bl es de un si st ema i nf or máti co, sus co mponent es son: el éctricos,
el ectróni cos, el ectro mecáni cos y mecáni cos. Son cabl es, gabi net es o caj as, periféri cos de t odo ti po
y cual qui er otro el e ment o físi co i nvol ucrado’ ’ ( Klaus De mbo ws ki, 2012, 10)
Se deno mi na har d war e a t odos l os co mponent es el ectróni cos sensi bl es que puede t ocar el ser
hu mano, co mo l o s on: el CPU, t arj et as, cabl es, tecl ado, mouse, pant all a, i mpr esoras entre ot r os
periféri cos de entrada, procesa mi ent o, sali da o almacena mi ent o de l a i nf ormaci ón.
1. 2. 4 Soft ware
Par a defi nir el tér mi no soft ware anali zare mos el sigui ent e crit eri o.
Es el equi pa mi ent o l ógi co o soport e l ógi co de un si st e ma i nf or máti co, que co mprende el conj unt o de l os co mponent es l ógi cos necesarios que hacen posi bl e l a realizaci ón de t areas es pecífi cas como l as apli caci ones i nf or máti cas; t al es co mo el pr ocesador de t ext o, que per mit e al us uari o r ealizar t odas l as t areas concerni ent es a l a edi ci ón de t ext os; el ll amado s oft ware de si st e ma, t al co mo el si ste ma operati vo, que
bási ca ment e per mit e al rest o de l os progra mas f unci onar adecuada ment e. ( Colli ns, 2013. 35)
Soft war e en sí es l a parte l ógi ca de un or denador, es un conj unt o i nt egrado de pr ogr a mas que
per mit en al usuari o utilizar su co mput ador si e mpr e y cuando el har d ware se encuentre en l as
1. 2. 5 Si ste mas Aut ó mat as
De nt r o de l a sist e mati zaci ón de l os funda ment os teóri cos en necesari o definir y anali zar el tér mi no
Si st e mas Aut ó mat as.
El aut ó mat a es l a pri mera máqui na con l enguaj e, es deci r, un cal cul ador l ógi co cuyo j uego de i nst rucci ones se ori ent a haci a l os si st e mas de evol uci ón secuenci al, es una máqui na, un mecani s mo artifici al pero t a mbi én puede ser un i nst rument o musical que t oca con ayuda de un mecani s mo ocult o, muy a menudo adopt ando l a
f or ma de un i nstrumentist a que t oca ot ro i nstrument o. ( Er nest o Acevedo, 2011, 43)
La hi st ori a y evol uci ón de l os aut ó mat as desde mucho ant es de l a ci vilizaci ón gri ega f ati ga l a
me nt e del ho mbr e y r ecorre t odas l as épocas, hast a ll egar a nuestros dí as, arrastrando muchos de
l os pr odi gi os de l a t écni ca del si gl o XX. Baj o f or mas si e mpr e r enovadas que gozarán en el si gl o
XXI.
1. 2. 6 Fí si ca de Movi mi ent o
Int er na ment e se trat a sobr e l os funda ment os t eóri cos se debe defi nir y est udi ar l a físi ca de movi mient o.
Es un ca mbi o de l a posi ci ón de un cuerpo a l o l argo del tie mpo respect o de un si st e ma de ref erenci a, el est udi o del movi mi ent o se puede realizar a t ravés de l a ci ne máti ca o a t ravés de l a di námi ca. En f unci ón de l a el ecci ón del si st e ma de r ef erenci a quedaran defi ni das l as ecuaci ones del movi mi ent o, ecuaci ones que det er mi narán l a posi ci ón, l a vel oci dad y l a acel eraci ón del cuerpo en cada i nst ante de ti e mpo. Todo movi mi ent o puede represent arse y est udi arse medi ant e gr áf i cas. Las más habit ual es s on l as que represent an el espaci o, l a vel oci dad o l a acel eraci ón en f unci ón del ti empo. Es un ca mbi o de l a posici ón de un cuer po a
l o l argo del tie mpo respect o de un sist e ma de ref erenci a. ( Ri car do Gar cí a, 2010, 21)
Se r efi ere al ca mbi o de ubi caci ón en el espaci o a l o l ar go del ti e mpo, t al co mo es medi do por
un obser vador fí si co. Un poco más general ment e el ca mbi o de ubi caci ón puede verse i nfl ui do por
las pr opi edades i nt er nas de un cuer po o si st e ma físi co, o i ncl uso el est udi o del movi mi ent o en t oda
su generali dad ll eva a consi derar el ca mbi o de di cho est ado físi co.
1. 2. 7 Mecáni ca
Conti nuando con l os t e mas de est udi o es el t ur no de l a mecáni ca.
Es l a r a ma de l a físi ca que est udi a y analiza el movi mi ent o y reposo de l os cuerpos, y su evol uci ón en el tie mpo, baj o l a acci ón de f uerzas. Moderna ment e l a mecáni ca i ncl uye l a evol uci ón de sist e mas fí si cos más general es que l os cuerpos mási cos. En ese enf oque l a mecáni ca est udi a t a mbi én l as ecuaci ones de evol uci ón te mpor al de si st e mas fí si cos co mo l os ca mpos el ect romagnéticos o l os si st e mas cuánti cos donde pr opi a ment e
La mecáni ca es una ci enci a pert eneci ent e a l a fí sica, ya que l os f enó menos que est udi a son fí si cos,
por ell o est á r el aci onada con l as mat e máti cas, t a mbi én puede r el aci onarse con l a i ngeni erí a, en un
modo menos ri gur oso.
1. 2. 8 El ectróni ca
La el ectróni ca es uno de l os t e mas más f unda me nt al es para el desarr oll o del pr oyect o es por est o
que l o anali za mos a continuaci ón.
Ut iliza una gr an vari edad de conoci mi ent os, mat eri al es y di spositi vos, desde l os se miconduct ores hast a l as vál vul as. El di seño y l a gran const rucci ón de ci rcuit os el ect róni cos par a resol ver probl e mas pr ácti cos f or man part e de l a el ect róni ca y de l os ca mpos de l a i ngeni erí a el ect róni ca, el ect romecánica y l a i nf or máti ca en el di seño de s oft ware par a s u cont rol. El est udi o de nuevos di spositi vos se mi conduct ores y s u t ecnol ogí a se s uel e consi derar una r a ma de l a fí si ca, más concret ame nt e en l a r a ma de i ngeni erí a de mat eri al es.
( Moya, Dougl as, 2013, 58)
Es l a r a ma de l a fí si ca y especi ali zaci ón de l a i ngeni erí a, que est udi a y e mpl ea si st e mas cuyo
funci ona mi ent o se basa en l a conducci ón y el contr ol del fl uj o de l os el ectrones u ot ras partí cul as
car gadas el éctri ca ment e.
1. 2. 9 El ectro mecáni ca
Es necesari o defi nir y anali zar l a el ectro mecáni ca.
Es l a ci enci a ent endi da co mo l a apli caci ón hí bri da que s urge de l a co mbi naci ón si nérgi ca de di sti nt as áreas del conoci mi ent o, co mo el el ect romagnetis mo, l a el ect róni ca, l a el ect ri ci dad y l a mecáni ca. Se apli ca pri nci pal ment e en mecani s mos el éct ri cos, máqui nas i ndustri al es, generaci ón y t ransf ormaci ón de ener gí a.
( Lui s A Robb, 2013, 79)
Es l a co mbi naci ón de l as ci enci as del el ectro magnetis mo de l a i ngeni erí a el éctri ca y l a ci enci a de
la mecáni ca, es l a di sci pli na acadé mi ca que l a aborda, trat a de l as apli caci ones de l a el ectri ci dad a
la mecáni ca.
1. 2. 10 Inteli genci a Artifi ci al
Par a defi nir el tér mino i nt eli genci a artifi ci al anali zare mos el si gui ent e crit eri o.
En ci enci as de l a co mput aci ón se deno mi na i nt eli genci a artifici al a l a c apaci dad de r azonar de un agent e no vi vo. Es l a ci enci a e i ngeni o de hacer máqui nas i nt eli gent es, es peci al ment e pr ogra mas de c ó mput o i nt eli gent es. Ta mbi én exi st en di sti nt os t i pos de percepciones y acci ones, que pueden s er obt eni das y pr oduci das, respecti va ment e, por sensores fí si cos y sensores mecáni cos en máqui nas, pul sos el éct ri cos u ópti cos en co mput adoras, t ant o co mo por ent radas y s ali das de bit s de un s oft ware y s u ent orno s oft ware.
(John Mc Cart hy, 2011, 40)
La i nt eli genci a artifi ci al es un ár ea multi di sci pli nari a que, a t ravés de ci enci as co mo l a
i nf or máti ca, l o l ógi ca y l a fil osofí a, est udi a l a creaci ón y di seño de enti dades capaces de r azonar
1. 2. 11 Robóti ca
Par a defi nir el tér mi no r obóti ca anali zare mos el sigui ent e crit eri o.
1. 2. 11. 1 Defi ni ci ón
En l a act uali dad l a r obóti ca s e conoce por s us orí genes hace mi l es de años y en l a ci enci a fi cci ón, des de el pri nci pi o de l os ti e mpos el ho mbre ha deseado crear vi da artifi ci al, seres que reali cen s us acti vi dades a través de t areas pesadas que son difí cil es de reali zar por ell os mi s mo. La r obóti ca es l a ci enci a y l a t écni ca que est á i nvol ucrada en el di seño, l a f abri caci ón y l a utilizaci ón de r obot s, que e st udi a el di seño y const rucci ón de máqui nas capaces de dese mpeñar t areas r ealizadas por el ser hu mano o que requi eren del
us o de I nt eli genci a Artifici al. (UNS AAC, 2010, 44)
La r obóti ca per mit e l a co mbi naci ón de di versas di sci pli nas co mo: l a el ectróni ca, i nf or máti ca,
i nt eli genci a artifi ci al y l a i ngeni erí a de cont r ol. Act ual ment e l a r obóti ca ha i do evol uci onando a
pasos agi gant ados y ha dado l ugar al desarr oll o de una seri e de di sci pli nas co mo serí a el caso de l a
cirugí a robóti ca.
1. 2. 11. 2 Si ste mas de cont rol
Los si st e mas de contr ol es ot r o t e ma para el desarroll o del pr oyect o es por est o que l o anali za mos
a conti nuaci ón.
Los si st e mas de cont rol, s egún l a t eorí a ci bernéti ca, se apli can en esenci a par a l os or gani s mos vi ví os, l as máqui nas y l as or gani zaciones. Un si st e ma de cont rol est á defi ni do co mo un conj unt o de co mponent es que pueden regul ar s u pr opi a conduct a o l a de ot ro si st e ma con el fi n de l ograr un f unci onami ent o predet er mi nado,
de modo que se reduzcan l as pr obabili dades de f all os y se obt engan l os result ados buscados. ( Nor bert Wi ener,
2011, 21)
Los r obot s son capaces de i ni ci ar y det ener pr ocesos si n l a i nt er venci ón manual del usuari o. Par a
ell o necesit arán r eci bir i nf or maci ón del ext erior, pr ocesarl a y e mitir una r espuest a; en un
aut o mati s mo di cha r espuest a será si e mpr e l a mi s ma per o en un r obot pode mos t ener di ferent es
co mport a mi ent os según las circunst anci as.
1. 2. 11. 2. 1 Si ste mas de cont rol de l azo abi ert o
Los si st e mas de contr ol de l azo abi ert o es un t e ma que se debe anali zar para el desarr oll o del
pr oyect o.
Es aquel si st e ma en que s ol o act úa el pr oceso s obre l a señal de ent rada y da co mo r esult ado una s eñal de sali da i ndependi ent e a l a señal de ent rada, pero bas ada e n l a pri mer a; est os s on sencill os, l a s ali da y
ent rada s on dif erent es, se l as puede t ocar o no y l a preci sión depende de l a previ a cali braci ón del si st e ma.
Son si st e mas si n r ealime nt aci ón, l a sali da no ti ene ef ect o s obr e el si st e ma, r equi ere un
conoci mient o pr eci so del pr oceso a cont r ol ar y l a garantí a del correct o f unci ona mi ent o del
contr ol ador, que no ti ene acceso a l a sali da de pr oceso.
1. 2. 11. 2. 2 Si ste ma de cont rol de l azo cerrado
Los si st e mas de contr ol de l azo cerrado es otr o de l os t e mas que sir ven para el desarr oll o de di cho
pr oyect o es por est o que l o anali za mos a conti nuaci ón.
Son si st e mas con reali ment aci ón o f eedback. La t o ma de deci si ones del si st e ma no depende s ól o de l a ent rada si no t a mbi én de l a s al i da. Son l os si st e mas en l os que l a acci ón de cont rol est á en f unci ón de l a s eñal de s ali da. La s ali da del pr oceso es utilizada par a regul ar l a a mplit ud de s u ent rada, raz ón por l a que s e
deno mi na sist e ma de cont rol en l azo cerrado. ( Angul o Cecilio, 2012, 77).
El si st e ma es más fl exibl e y capaz de r eacci onar si el r esult ado que est á obt eni endo no es el
esperado; l os si st e mas a l os que pode mos ll a mar r obot s casi si e mpr e s on de l azo cerrado, s on
co mpl ej os, per o a mpli os en canti dad de pará metr os.
1. 2. 12 Caracterí sti ca de l os siste mas de cont rol
De nt r o de l os si st e mas de contr ol pode mos observar sus diferent es caract erísti cas l as mi s mas que a
conti nuaci ón l as est udi are mos.
Señal de corri ent e de entrada: Consi derada co mo estímul o apli cado a un sist e ma desde una f uent e de
energí a ext re ma.
Señal de corri ent e de sali da: Respuest a obt eni da por el sist e ma que puede o no rel aci onarse con l a respuest a
que i mpli caba l a ent rada.
Vari abl e mani pul ada: Es el el e ment o al cual se l e modi fica su magnit ud, para l ograr l a respuest a deseada.
Es deci r, se mani pul a l a ent rada del proceso.
Vari abl e cont rol ada: Es el el e ment o que se desea cont rolar. Se puede deci r que es l a sali da del proceso.
Vari aci ones ext ernas: Son l os f act ores que i nfl uyen en l a acci ón de produci r un ca mbi o de orden correcti vo.
Fuent e de energí a: Es l a que ent rega l a energí a necesari a para generar cual qui er ti po de acti vi dad dent ro
del sist e ma.
Ret roali ment aci ón: Es una caract erísti ca i mport ant e de l os sist e mas de cont rol de l azo cerrado. Es una
rel aci ón secuenci al de causas y ef ect os ent re l as vari abl es de est ado.
Est as caract erísti cas f orma n l a f unci onali dad de un conj unt o de di spositi vos encar gados de
ad mi ni strar, or denar, dirigir o r egul ar el co mport ami ent o de otr o si st e ma, con el fi n de r educir l as
1. 2. 13 Sensores
Ahor a a conti nuaci ón estudi are mos otro t e ma i mport ant e co mo son l os sensores.
Los sensores pueden est ar conect ados a un co mput ador para obt ener vent aj as co mo s on el acceso a una base de dat os, l a t o ma de val ores desde el sensor, et c. Los dat os de ent rada y de ret roali ment aci ón de l os si st e mas de
cont rol se i nt roducen medi ant e unos di spositi vos, nor mal ment e el ect róni cos, que se deno mi nan s ens ores. Un
sensor es un di spositi vo capaz de det ect ar magnit udes f í si cas o quí mi cas, ll a madas vari abl es de i nstrument aci ón, y transf or marl as en vari abl es el éct ri cas. ( Est el a Dí az López, 2010)
El sensor est á si e mpr e en cont act o con l a vari able de i nstru ment aci ón con l o que puede decirse
ta mbi én que es un di spositi vo que apr ovecha una de s us pr opi edades con el fi n de adapt ar l a señal
que mi de para que l a pueda i nt er pret ar otro di spositi vo.
1. 2. 13. 1 Característi cas de un sensor
Si gui endo con el est udio de l os sensores debemos saber cuál es son sus caract erísti cas que a
conti nuaci ón se darán a conocer.
Rango de medi da: do mi ni o en l a magnit ud medi da en el que puede apli carse el sensor. Preci si ón: es el error de me di da máxi ma esperado.
Resol uci ón: mí ni ma variaci ón de magnit ud de ent rada que puede det ect arse a l a salida. Rapi dez de respuest a: puede ser un ti e mpo fij o o depende de cuánt o vari é l a magnit ud.
La resol uci ón de un sensor es el menor ca mbi o en l a magnit ud de entrada que se apreci a en l a
ma gnit ud de sali da. Si n embar go, l a preci si ón es el máxi mo err or esperado en l a medi da.
1. 2. 13. 2 Ti pos de sensores
Exi st en diferent es ti pos de sensor es que va mos a est udi ar de acuer do a su funci ón al i gual que el
ti po de vari abl e que t engan que medir o det ect ar.
De cont act o
Ultrasóni cos
Ópti cos
Tér mi cos
De hu medad
Magnetis mo
De i nfrarroj os
Un sensor es un ti po de t ransduct or que t ransf or ma l a magnit ud que se qui ere medi r o contr ol ar, en
otra, que f acilit a su medi da. Pueden ser de i ndi caci ón di rect a co mo un t ermó met r o de mer curi o o
converti dor anal ógi co a di git al, un co mput ador y un vi suali zador de modo que l os val ores
det ect ados puedan ser l eídos por un hu mano.
Sens ores de cont act o
De nt r o de l os ti pos de sensores encontra mos l os sensores de cont act o que a conti nuaci ón
anali zare mos.
Se e mpl ean par a det ect ar el f i nal del recorri do o l a posi ción l í mit e de co mponent es mecáni cos. Los pri nci pal es son l os ll amados fi nes de carrera. Se t rat a de un i nt errupt or que const a de una pequeña pi eza móvil y de una pi eza fij a que se ll ama NA, nor mal ment e abi ert o, o NC, normal ment e cerrado.
La pi eza NA est á separada de l a móvil y s ól o hace cont act o c uando el co mponent e mecánico ll ega al fi nal de s u recorri do y acci ona l a pi eza móvil haci endo que pase l a corrient e por el circuit o de cont rol.
La pi eza NC hace cont act o con l a móvil y s ól o se separa cuando el co mponent e mecánico ll ega al fi nal de s u recorri do y acci ona l a pi eza móvil i mpi di endo el paso de la corri ent e por el circuit o de cont rol. Según el ti po de fi n de carrera, puede haber una pi eza NA, una NC o ambas. ( Est el a Dí az López, 2006).
Sensores de cont act o t ambi én conoci do co mo bu mper es un con mut ador de 2 posi ci ones con
muell e de r et or no a l a posi ci ón de r eposo y con una pal anca de acci ona mi ent o más o menos l ar ga
según el model o el egi do. Se usan para det ecci ón de obst ácul os por cont act o direct o.
Sens ores ultrasóni cos
Los sensores ultrasóni cos son otro ti po de sensores es por eso que l os vere mos a conti nuaci ón.
El sensor ultrasóni co es uno de l os sensores que l e dan vi si ón al r obot, es deci r, per mite al r obot ver y det ect ar obj et os. Los sensores que det ect an l a pr oxi mi dad de al gún obj et o a ci ert a di st anci a, e miti endo un s oni do y mi di endo el ti e mpo en el que l a señal de mor a en regresar, par a est o us a el eco del obj et o par a t ransf or marl o en i nf or maci ón. Es deci r e mit en un pul so ultrasóni co cont ra el obj et o a censar y al det ect ar el pul so refl ej ad, se par a un cont ador de ti e mpo que i ni ci o su cont eo al e mitir el pul so. (Sandri a Juli o, 2011)
Son det ect ores de pr oxi mi dad que t rabaj an li bres de r oces mecáni cos y que det ect an obj et os a
di st anci as de hast a 8 m. El sensor e mit e un soni do y mi de el tie mpo que l a señal t arda en regresar.
Sens ores ópti cos
Ahor a vere mos l os sensores ópti cos.
Det ect an l a presenci a de una persona o de un obj et o que i nt erru mpen el haz de l uz que l e ll ega al sens or. Los pri nci pal es sensores ópti cos s on l as f ot orresi st enci as, l as LDR. Las L DR s on muy útiles en r obóti ca par a regul ar el movi mi ent o de l os robot s y det ener s u movi mi ent o cuando van a t ropezar con un obst ácul o o bi en di sparar al guna al ar ma. Ta mbi én si rven par a regul ar l a i lu mi naci ón artifi ci al en f unci ón de l a l uz nat ural. El ci rcuit o que aparece en l a i magen s uperi or derecha nos per mitirí a cont rol ar l a puest a e n marcha de una al ar ma al dis mi nui r l a i nt ensidad l umi nosa que i nci de sobre un LDR.
Un sensor ópti co se basa en el apr ovecha mi ent o de l a i nt eracci ón entre l a l uz y l a mat eri a par a
det er mi nar l as pr opi edades de ést a. Una mej ora de l os di spositi vos sensores, co mpr ende l a
Sens ores tér micos
Ot r o t e ma que es de gran ayuda para el est udi o dentr o de nuestro pr oyect o s on l os sens or es
tér micos.
La pri nci pal apli caci ón de l os sensores t ér mi cos es, co mo es l ógi co, l a regul aci ón de si st e mas de cal ef acci ón y ai re acondi ci onado, ade más de l as al ar mas de pr ot ección cont ra i ncendi os. Es un di spositi vo el éct ri co o el ect róni co que det ect a t e mperat ura y cuando est o s ucede el ca mbi a s u est ado envi ando una señal a un ci rcuit o el ect róni co que l o i nf or ma, puede ser:
Sensores bi met áli cos
Sensores t er moel éct ri cos
Sensores monolíti cos o de sili ci o
Sensores piro el éct ri cos
En sí l os sensores t ér micos o l os sensores de t emper at ura son di spositi vos que t ransf or man l os
ca mbi os de t e mper at ura en ca mbi os en señal es el éctri cas que s on pr ocesados por equi po el éctri co
o el ectróni co.
Sens ores de hu me dad
Ahor a dare mos paso al est udi o de l os sensores de hu medad
Se basa en que el agua no es un mat eri al ai sl ant e co mo el aire si no que t i ene una conduct i vi dad el éctri ca; por esa razón el r egl a ment o de baj a t ensi ón pr ohí be l a pr esenci a de t o mas de corri ent e a l a bañera. Por l o t ant o un par de cabl es el éctri cos desnudos van a conducir una pequeña canti dad de corri ent e si el ambi ent e es hú medo; si col oca mos un transist or en zona acti va que a mplifi que est a corri ent e t ene mos un det ect or de hu medad.
Los sensores de hu medad se apli can par a det ect ar el ni vel de lí qui do en un depósit o, o en si st e mas
de ri ego de j ar di nes para det ect ar cuándo l as pl antas necesit an ri ego y cuándo no.
Sens ores magnéti cos
Los sensores magnéti cos son otro t e ma que va mos a e mpl ear para el desarroll o de est e pr oyect o.
Det ect a l os ca mpos magnéticos que pr ovocan l os i manes o l as corri ent es el éct ri cas. El pri nci pal es el ll amado i nt errupt or Reed; consi st e en un par de l á mi nas met áli cas de mat eri al es f erromagnéti cos meti das en el i nt eri or de una cáps ul a que se at raen en presenci a de un ca mpo magnéti co, cerrando el ci rcuit o. El i nt errupt or Reed puede s ustit uir a l os fi nal es de carrera para det ect ar l a posi ci ón de un el e ment o móvil, con l a vent aj a de que no necesit a s er e mpuj ado f í si ca ment e por di cho el e ment o si no que puede det ect ar l a pr oxi mi dad si n cont act o di recto. Est o es muy útil cuando i nt eresa evit ar el cont act o físi co.
Son caract eri zados por l a posi bili dad de di st anci as gr andes de l a con mut aci ón, di sponi bl e de l os
sensores con di mensi ones pequeñas. Det ect an l os obj et os magnéti cos co mo i manes general ment e
per manent es que se utilizan par a acci onar el pr oceso de l a con mut aci ón. Los ca mpos ma gnéti cos
pueden pasar a t ravés de muchos mat eri al es no magnéti cos, el pr oces o de l a con mut aci ón se puede
ta mbi én acci onar si n l a necesi dad de l a exposici ón direct a al obj et o. Us ando l os conduct ores
ma gnéti cos ya sea el hi erro y el ca mpo ma gnético se puede t rans mitir sobr e ma yor es di st anci as
Sens ores i nfrarroj os
Por últi mo y no menos import ant e est udi are mos a l os sensores i nfrarroj os.
Exi st en di odos capaces de e mitir l uz i nf rarroj a y t ransi st ores sensi bl es a est e ti po de ondas y que por l o t ant o det ect an l as e mi si ones de l os di odos. Est a es l a base del f unci ona mi ent o de l os mandos a di st anci a; el mando conti ene di odos que e mit en i nfrarroj os que son reci bi dos por l os f ot ot ransi st ores del aparat o.
El sensor es un di spositi vo el ectróni co, mecáni co, quí mi co que mapea un at ri but o a mbi ent al
result ando una medi da cuanti zada, nor mal ment e un ni vel de t ensi ón el éctri ca, es capaz de me di r
la radi aci ón el ectro magnéti ca i nfrarroj a de l os cuerpos en su ca mpo de vi sión.
1. 2. 14 Mat e máti ca del s udoku
De nt r o de l os funda ment os t eóri cos en necesari o defi nir y anali zar l a mat emáti ca del sudoku.
‘ ‘Desde un ti e mpo at rás est e es un j uego que est á causando f uror. La prensa i ngl esa l o ha l l egado a bautizar co mo el Cubo Rubi k del si gl o XXI. Cr uci gra mas, s opas de letras, est án si endo ree mpl azados por un nuevo j uego de ori gen nort ea meri cano aunque popul ari zado en Japón.
El Su Do Ku es un r o mpecabezas mat e máti co del que se e mpezó a habl ar en 1986 y se di o a conocer i nt ernaci onal ment e en 2005. Ti ene el as pect o de una parrill a de cr uci gra ma de 9x9 con s us 81cuadrit os o regi ones agr upados en nueve cuadr ados i nt eri ores de di mensi ones 3x3. Al gunas cel das ya conti enen nú mer os, conoci dos co mo númer os dados o a veces pi st as. No se debe repetir ni nguna cifra en una mi s ma fil a, col u mna o s ubcuadrí cula. Un Sudoku est á bi en pl ant eado si l a s ol uci ón es úni ca. De al guna f or ma el Sudoku se bas a en l a bús queda de l a co mbi naci ón nu mérica perf ect a. Hay dif erent es ni vel es de difi cult ad y l a resol uci ón del pr obl e ma requi ere paci enci a y ci ert as dot es l ógi cas. Pr of esores de t odo el mundo l o reco mi endan co mo mét odo par a des arroll ar el r azona mi ent o l ógi co. Ade más, cada númer o de l a s ol uci ón aparece s ol o una vez en cada una de l as t res di recci ones, de ahí el l os nú mer os deben est ar s ol os que evoca el no mbre del j uego. En r ealidad, no es obli gat ori o us ar númer os, si no que t a mbi én pueden utilizarse l etras, f or mas o col ores si n alt erar l as regl as, pero se utilizan númer os por conveni enci a. Aunque l a cuadrí cul a más co mún sea l a de 9 ×9 con regi ones de 3 ×3, t a mbi én se utilizan ot ros t a maños. Ade más, l as regi ones no t i enen por qué ser cuadr adas, aunque general ment e l o s on. Es muy f ácil de expli car y es o es l o que l o hace tre menda ment e popul ar. De hecho ya s on ci ent os l as pági nas Web que conti enen i nf ormaci ón s obre có mo
resol verl os.’ ’ ( Gary Mc Gui re, 2014, 33)
El Sudoku es un r o mpecabezas nu méri co que se popul ari zó en Japón en 1986 y se di o a conocer
en el á mbit o i nt er naci onal en 2005. Est e j uego r equi ere de paci enci a y de l a ej ercit aci ón de dot es
i nt el ect ual es que hacen a est e pasati e mpo muy atracti vo.
1. 2. 14. 1 Hist ori a del Sudoku
De nt r o de l o que se t rata del sudoku va mos a conocer un poco de có mo se hi zo t an popul ar est e
ro mpecabezas mat e máti co
