Reto Técnico ETSIIT: De estudiantes a emprendedores con Locaviewer

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También implementamos un mecanismo de tolerancia a fallos: cada mini-ordenador publicaba un ID de prioridad en USER_DATA. El nodo con el ID más bajo se convertía en servidor activo hasta que un nuevo nodo con ID aún menor se uniera.

Aplicaciones de usuario

Desarrollamos dos aplicaciones de usuario final. La primera permite a los padres ver a su hijo en tiempo real. La segunda es para personal de guardería para monitorizar todas las cámaras, gestionar accesos de padres y automatizar control de asistencia.

Reflexiones finales

Enfrentamos dos grandes desafíos:

1. Obtener valores RSSI precisos de un dispositivo Bluetooth de bajo coste (~$5). Desarrollamos un algoritmo que redujo el error posicional de 3 m a 0,5 m. Como Java carecía de soporte Bluetooth de bajo nivel, interfazamos Python (vía pybluez) con Java para intercambiar datos.
2. Optimizar codificación de video. Encontrar una biblioteca que expusiera el buffer codificado fue difícil, y ajustar GStreamer 0.10 en Raspberry Pi resultó desafiante. Nuestra configuración final entrega 3–5 s de latencia. Reemplazar Raspberry Pi por MK802 III —que proporciona Wi‑Fi y doble núcleo Cortex‑A9— mejorará el rendimiento.

RTI Connext DDS nos ahorró mucho esfuerzo al manejar redes, serialización y QoS. Agradecemos a nuestra escuela de ingeniería y a RTI por la oportunidad y recursos que nos permitieron abordar este reto empresarial con éxito.

Más información:

Producción de Vehículos Autónomos »

Conectividad en Sistemas Autónomos »

¿Qué es IIoT? »

¿Qué es DDS? »

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