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Percepción mediante Radar para seguridad proactiva en máquinas y vehículos industriales

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dc.contributor.advisorTFEDel Villar, Ignacioes_ES
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationIndustria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.authorGarcía Martínez, José Antonio
dc.date.accessioned2023-07-03T11:03:02Z
dc.date.available2023-07-03T11:03:02Z
dc.date.issued2023
dc.date.updated2023-06-30T07:52:24Z
dc.description.abstractLa seguridad en entornos logísticos e industriales es de interés primordial ya que los atropellos en naves industriales pueden tener consecuencias de gravedad. Se hará un resumen del estado del arte de la tecnología Milimmeter Wave (mmwave) y Ultra Wide Band (UWB) y se aplicará la sensórica radar de tecnología mmwave para la detección de todo tipo de objetos, que, junto con Robot Operating System (ROS) se visualizarán en un entorno 3D. Se probará el radar tanto en estático como en movimiento, donde se verán diferencias significativas en su comportamiento. También se estudiarán los parámetros del radar y se elegirá la configuración adecuada para cada caso, teniendo en cuenta las limitaciones de este. Además, se añadirá una cámara estereoscópica con una red neuronal implementada que permite la detección de múltiples objetos.es_ES
dc.description.abstractSafety in logistics and industrial environments is of paramount interest since accidents in industrial buildings can have serious consequences. A summary of the state of the art of Millimeter Wave (mmwave) and Ultra Wide Band (UWB) technology will be made and the mmwave technology radar sensor will be used to detect all types of objects, which, alongside Robot Operating System (ROS), will be visualized on a 3D environment. The radar will be tested both static and in motion, and there will be significant differences in its behavior. The radar parameters will also be studied and the appropriate configuration will be chosen for each case, taking into account its limitations. In addition, a stereoscopic camera will be added with an implemented neural network that allows the detection and distinction of multiple objects.en
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías Industriales por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeIndustria Teknologietako Ingeniaritzan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://academica-e.unavarra.es/handle/2454/45720
dc.language.isospaen
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectMmwavees_ES
dc.subjectUWBes_ES
dc.subjectChirpes_ES
dc.subjectNube de puntoses_ES
dc.subject3D_People_Countinges_ES
dc.subjectMobile_trackeres_ES
dc.subjectTargetses_ES
dc.subjectCFARes_ES
dc.subjectRCSes_ES
dc.subjectTLVes_ES
dc.subjectROSes_ES
dc.subjectCámara Estereoscópicaes_ES
dc.subjectC++es_ES
dc.titlePercepción mediante Radar para seguridad proactiva en máquinas y vehículos industrialeses_ES
dc.typeTrabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dspace.entity.typePublication

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