Modelos 8-10: Vehículo de transporte sin conductor

Seguridad en el recorrido

Nivel escolar

11-13

Tiempo necesario

2-3 clases dobles por unidad de aprendizaje (ampliable hasta 13 DB)

Nivel de dificultad

Modelo: medio, programación: fácil a difícil

Tipo de modelo

Modelo de mesa para vehículos de transporte sin conductor

DESCRIPCIÓN DEL MODELO / TAREA

Los alumnos planifican y realizan vehículos de transporte sin conductor (AGV), a los que dotan paso a paso de sensores adicionales y un sistema de control inteligente. Partiendo de un vehículo básico con motores encoder, que realiza trayectos y giros definidos y domina el seguimiento de líneas inicial con ayuda de un sensor de seguimiento, pasando por un AGV con sensor ultrasónico para evitar colisiones y cámara USB para interactuar con superficies de color, hasta llegar al seguimiento de líneas controlado por un circuito regulador o incluso asistido por IA, los modelos evolucionan, y con ellos también las exigencias en cuanto a montaje, cableado y programación.

Los alumnos aprenden a crear diagramas de transición de estado para las condiciones de conducción y a leer y utilizar los datos de los sensores de forma específica. A partir de las propiedades y los valores medidos por los sensores, determinan los grupos de conducción y dirección adecuados, definen variables para el control de la trayectoria y el ángulo, así como tiempos de reacción para correcciones de rumbo seguras.

A partir de los estados y parámetros así definidos, los alumnos desarrollan primero programas de control basados en reglas con variables, subprogramas y lógica de estado; a continuación, configuran y entrenan una red neuronal para un problema de regresión que predice las velocidades adecuadas del motor a partir de las entradas de los sensores y se amplía con el sensor de distancia como diferenciación. Los alumnos comprueban la idoneidad en pruebas de conducción en el circuito (marcha en línea recta, mantenimiento de la trayectoria, evasión y reacciones a superficies de color) y mejoran sus soluciones mediante la búsqueda sistemática de errores y la optimización de la velocidad.

RELACIÓN CON LA VIDA COTIDIANA

Los alumnos están familiarizados con el control basado en sensores de un vehículo gracias a las clases de tecnología o informática y a su vida cotidiana. Algunas aplicaciones conocidas son el control de crucero y el asistente de mantenimiento de carril en los coches, los patinetes eléctricos con sensores y los robots aspiradores que siguen líneas y evitan obstáculos.

La integración en un contexto de movilidad realista genera una gran motivación, ya que los alumnos reconocen inmediatamente los paralelismos con el tráfico urbano y la logística de almacén. La integración de este tema en la orientación preprofesional es ideal en ingeniería automotriz, ingeniería eléctrica y robótica/automatización, donde el control basado en sensores y el control automatizado de actuadores son competencias fundamentales.

Los alumnos se encuentran con la combinación de sensores y control basado en IA no solo en la industria y el transporte, sino también en el entorno doméstico, por ejemplo, en aplicaciones de hogares inteligentes, calefacción inteligente o iluminación automática, es decir, en todos aquellos lugares en los que los valores medidos desencadenan decisiones y se ejecutan movimientos de forma fiable.

Preguntas clave

¿Qué sensores y tipos de control son adecuados para un vehículo de transporte sin conductor (AGV) en el recorrido? (Comunicación)
¿Cómo se coordinan los diferentes valores de los sensores (sensor IR, sensor ultrasónico, cámara USB) para una navegación segura? (Colaboración)
¿Qué compromisos entre velocidad, precisión y seguridad son razonables? (Pensamiento crítico)
¿Cómo se puede desarrollar el comportamiento del AGV desde un control basado en reglas a uno basado en IA? (Creatividad)

Referencia del compartimento

Informática

Programación avanzada, bucles condicionales, funciones, autómatas finitos, control de eventos, integración de cámaras, controladores P y PD, redes neuronales, entrenamiento de una red neuronal.

Matemáticas

Cálculo de términos, escalado, proporcionalidad y funciones lineales, conversión de unidades, normalización, regresión.

Técnica

Construcción estable, técnica de construcción

Física

Movimiento (recorrido, tiempo, velocidad), procesamiento de señales, medición del tiempo de vuelo ultrasónico y propagación del sonido, inercia y distancia de frenado, reconocimiento de colores, tecnología de control.

Desarrollo de la clase

Charla en clase

Anuncio del tema
Preguntar cuáles son las características esenciales para el control de los vehículos de transporte sin conductor.
Preguntar por situaciones en las que se utilizan vehículos de transporte sin conductor.
Debatir las posibles aplicaciones.
Determinar los requisitos para la construcción de los modelos.

Ayuda, si es necesario

Mostrar los sensores, actuadores y componentes del kit de construcción; utilizar medios de presentación si es necesario.

Charla en clase (con la aplicación)

Se elaboran conjuntamente el procedimiento para construir el modelo y la función que se desea conseguir.
Se indican y comentan los pasos de trabajo de la aplicación.

Trabajo en pareja o individual (con la aplicación)

Los alumnos se familiarizan con la aplicación y descargan la tarea correspondiente.
Los alumnos definen funciones útiles para controlar un FTF con ayuda del controlador TXT 4.0.
Los alumnos crean con ayuda de la aplicación la lista de sensores para el caso de aplicación actual.
Los alumnos preparan el recorrido. La superficie de conducción debe ser lo más lisa posible.

Nota: Los experimentos de conducción deben realizarse opcionalmente en el suelo o en una superficie con bordes delimitados para evitar que los modelos de vehículos se caigan.

Trabajo opcional en pareja o en grupo (sin aplicación)

Los alumnos debaten sobre los sensores que se pueden utilizar y esbozan posibles estructuras.
Los alumnos debaten en grupo sus experiencias con la conducción automatizada o autónoma.

Trabajo en pareja o en grupo (con aplicación)

Los alumnos desarrollan un programa para un desplazamiento recto sencillo y para giros específicos con el FTF.
Los alumnos calculan los impulsos del codificador necesarios para ello y realizan ajustes individuales de los factores de conversión «impulsos por cm» e «impulsos por grado» a las condiciones del FTF.
Los alumnos amplían el FTF con una detección sencilla de obstáculos y crean un diagrama de transición de estado sencillo para analizar la tarea de programación.
Los alumnos desarrollan un programa para seguir líneas de forma sencilla con ayuda de un control digital.
La aplicación guía a los alumnos a través de la tarea de programación en pasos sucesivos con preguntas abiertas.
La aplicación ofrece ayuda.
El programa se transfiere al controlador TXT 4.0 después de cada paso de diferenciación.

Trabajo en pareja o en grupo (con la aplicación)

Se pone en funcionamiento el detector de obstáculos.
Se deben encontrar y eliminar posibles fallos en el funcionamiento.
Es posible realizar una búsqueda de errores basándose en las sugerencias de la aplicación.
Se pueden realizar posibles optimizaciones en el hardware y la programación, por ejemplo, ajustes en la velocidad de desplazamiento y ajustes en la diferencia de velocidad de los motores en los giros.

Trabajo en pareja o en grupo (con aplicación)

Los alumnos esbozan un diagrama de transición de estados para planificar la tarea de programación para sortear obstáculos con ayuda del seguidor de trazas digital.
Los alumnos amplían el programa para seguir líneas de AGV 1 con el reconocimiento y la evitación de obstáculos.
Los alumnos planifican la integración de la cámara USB para que el AGV pueda reaccionar a las áreas de color a la derecha o a la izquierda de la pista.
Los alumnos configuran el reconocimiento de colores en el espacio de color HSV.
Los alumnos definen las acciones para cada área de color y las integran en el programa de AGV 1, de modo que el AGV ahora también reacciona a las áreas de color detectadas al seguir la línea.
La aplicación guía a través de la tarea de programación en pasos sucesivos con preguntas abiertas.
La aplicación ofrece ayuda.
El programa se transfiere al controlador TXT 4.0 después de cada paso de diferenciación.

Trabajo en pareja o en grupo (con aplicación)

Los alumnos planifican la integración de la cámara USB, de modo que, en este caso, el AGV pueda seguir una pista mediante el reconocimiento de líneas con ayuda de la cámara.
Los alumnos configuran el reconocimiento de líneas con ayuda de la cámara en el espacio de color RGB.
Los alumnos planifican e implementan un controlador P.
Los alumnos amplían la programación a un controlador PD.
La aplicación guía a los alumnos a través de la tarea de programación en pasos sucesivos con preguntas abiertas.
La aplicación ofrece ayuda.
El programa se transfiere al controlador TXT 4.0 después de cada paso de diferenciación.

Trabajo en pareja o en grupo (con la aplicación)

Se pone en funcionamiento el seguidor de trazas analógico.
Se deben detectar y eliminar los posibles fallos en el funcionamiento.
La búsqueda de errores se puede realizar con ayuda de las sugerencias de la aplicación.
Los alumnos prueban diferentes ajustes para el factor de proporcionalidad del regulador P.
Los alumnos comparan el comportamiento de conducción del AGV cuando se controla con un regulador P o PD.

Trabajo en pareja o en grupo (con aplicación)

Los alumnos se familiarizan con la estructura de una red neuronal sencilla.
Con ayuda de la aplicación, los alumnos configuran una red neuronal que calcula las revoluciones del motor a partir de los datos del sensor de rastreo y proporcionan datos de entrenamiento.
Si es necesario, los alumnos amplían la programación de AGV 1 de modo que las revoluciones de ambos motores ahora sean determinadas por la red neuronal.
Los alumnos entrenan la red neuronal.
Los alumnos completan el programa con la consulta del sensor de distancia.
Los alumnos amplían la red neuronal con una neurona de entrada que recoge los datos del sensor de distancia.

Trabajo en pareja o en grupo (con la aplicación)

Se pone en funcionamiento el detector de obstáculos.
Se deben encontrar y eliminar posibles fallos en el funcionamiento.
Es posible realizar una búsqueda de errores basándose en las sugerencias de la aplicación.
Se pueden realizar posibles optimizaciones en el hardware y la programación, por ejemplo, ajustes en la velocidad de desplazamiento y ajustes en la diferencia de velocidad de los motores en los giros.

Opcional: presentación y asignación de diferenciación

A los alumnos o grupos que trabajen de forma especialmente eficiente se les puede asignar la tarea adicional de desarrollar sus propios casos de aplicación para el comportamiento de conducción del AGV y seleccionar los sensores necesarios para ello.
Los alumnos pueden combinar los conocimientos de programación y las técnicas de control adquiridos durante las unidades didácticas para desarrollar un AGV con un comportamiento de conducción lo más uniforme posible y múltiples posibilidades de reacción.
Los diferentes grupos pueden competir entre sí: ¿Qué AGV completa el recorrido más rápido? ¿Qué AGV es más estable frente a las interferencias? Aquí se prevé el trabajo independiente sin tarjetas de aprendizaje.

Debate en plenaria

Debate posterior al proyecto en el conjunto de la clase
Aclaración de las posibilidades de aplicación futuras en la vida cotidiana

Información y avisos

Indicaciones metodológicas y didácticas

Posibilidades de diferenciación

Dependiendo de la duración de la serie de clases y del nivel de los alumnos,

se puede aumentar la complejidad de la tarea incluyendo varios sensores.
Se pueden ampliar las capacidades del AGV mediante estrategias más complejas para sortear obstáculos o captar y reaccionar a estímulos cromáticos
del entorno.
El comportamiento de conducción del AGV puede hacerse más uniforme mediante la aplicación de controladores P y PD.
El control del motor durante el seguimiento de líneas o el frenado puede ser asumido por una red neuronal.

Aspectos motivacionales

El trabajo con vehículos de transporte sin conductor (AGV) está directamente relacionado con las experiencias cotidianas de los alumnos. Ya durante el entrenamiento de conducción, experimentan cómo unas pocas líneas de programa pueden poner en movimiento un vehículo de forma fiable, lo que supone una respuesta directa que motiva mucho y despierta la curiosidad. En el seguidor de carril digital, la relación con la vida cotidiana se refuerza mediante paralelismos con robots aspiradores, robots cortacésped o sistemas de asistencia al conductor, que reconocen líneas y evitan obstáculos de forma autónoma. La idea de que el AGV ahora puede «ver» y reaccionar como un robot fomenta la identificación con la tarea y aumenta el interés por las pruebas prácticas.

El seguidor de trazas analógico, con el uso de cámaras y la tecnología de control, ofrece una visión interesante de las tecnologías modernas de los vehículos

, como los asistentes de mantenimiento de carril. Aquí queda claro cómo los cambios en los parámetros o la adición de una parte diferencial influyen en el comportamiento de conducción, lo que supone un campo de experimentación motivador.

Por último, con el seguidor de líneas con IA, la inteligencia artificial pasa a ocupar un lugar central: los alumnos experimentan cómo el entrenamiento de una red neuronal mejora el comportamiento de conducción. Esto tiende un puente hacia los debates actuales sobre la IA en la vida cotidiana y ofrece a los alumnos la oportunidad de comprender y aplicar por sí mismos las tecnologías del futuro.

Materiales adicionales

Si se dispone de ellos, se podría utilizar un vídeo para la fase introductoria del tema.
Medios para dibujar (papel, pizarra blanca o pantalla de proyección).

Instrucciones de montaje Detección de obstáculos

Esquema eléctrico de detección de obstáculos

Instrucciones de montaje del seguidor analógico

Esquema eléctrico del seguidor analógico

Instrucciones de montaje del seguidor digital

Esquema eléctrico del seguidor digital

Instrucciones de montaje del seguidor digital KI

Esquema eléctrico del seguidor digital KI

Funciones del modelo y sus soluciones técnicas

Funciones de los sensores / actuadores	Solución técnica
Giro de los motores con encoder	Ajuste de la velocidad para la maniobra del vehículo
Mini pulsador	Detección de obstáculos (AGV 1)
Medición de diferencias de luminosidad	Detección del carril (AGV 1–2, AGV 4)
Medición de distancias	Prevención de colisiones (AGV 2, AGV 4)
AGV 2: Detección de color mediante cámara USB	Reacción a superficies de color
AGV 3: Detección de carril mediante cámara USB	Mantenimiento del carril mediante un regulador P y un regulador PD
AGV 4: Detección de carril mediante sensor de carril	Creación de una red neuronal Introducción de datos de entrenamiento Resolución de un problema de regresión mediante IA
Otras posibilidades de diferenciación	Optimización del control de velocidad, optimización de las estrategias para esquivar obstáculos, optimización de la estrategia para volver a encontrar el carril tras la pérdida completa del mismo, diseño de un vehículo propio con un equipamiento de sensores elegido libremente

Listas de materiales

Sensores	Función
1 pulsador On/Off en el controlador TXT 4.0	Encendido del AGV
2 mini pulsadores	Detección de obstáculos (AGV 1)
1 sensor de carril (con 2 sensores IR)	Detección de carril (AGV 1–2, AGV 4)
1 sensor ultrasónico	Medición de distancia (AGV 2, AGV 4)
1 cámara USB	Detección de color (AGV 2) Detección de carril (AGV 3)

Actuadores	Función
2 motores con encoder	Accionamiento de los vehículos
2 LED (2 × blancas)	Faros (AGV 2–4)

Modelos 8-10: Vehículo de transporte sin conductor

DESCRIPCIÓN DEL MODELO / TAREA

RELACIÓN CON LA VIDA COTIDIANA

Preguntas clave

Referencia del compartimento

Desarrollo de la clase​

Información y avisos​

Indicaciones metodológicas y didácticas​

Materiales adicionales

Instrucciones de montaje Detección de obstáculos

Esquema eléctrico de detección de obstáculos

Instrucciones de montaje del seguidor analógico

Esquema eléctrico del seguidor analógico

Instrucciones de montaje del seguidor digital

Esquema eléctrico del seguidor digital

Instrucciones de montaje del seguidor digital KI

Esquema eléctrico del seguidor digital KI

Funciones del modelo y sus soluciones técnicas​

Listas de materiales​

Desarrollo de la clase

Información y avisos

Indicaciones metodológicas y didácticas

Funciones del modelo y sus soluciones técnicas

Listas de materiales