Resumen:
El objetivo de este proyecto titulado “Sistema de Comunicación y Gestión Basado en la Nube para Vehículos Autónomos No Tripulados en la Agricultura de Precisión en el EDGE” es el diseño e implementación de un sistema de comunicación y gestión basado en la nube para vehículos autónomos no tripulados (UAV) utilizados en agricultura de precisión dentro de un marco de computación en el borde. El proyecto aborda diversos desafíos tecnológicos, económicos y ambientales para crear un sistema eficiente y escalable para la gestión de UAV.
El contexto tecnológico del proyecto implica la utilización de Robot Operating System 2 (ROS2) debido a su arquitectura modular, rendimiento en tiempo real y su extenso ecosistema de controladores y bibliotecas. Este sistema está diseñado para operar dentro de una arquitectura de computación en el borde (edge computing), que mejora las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real y reduce la latencia al procesar datos más cerca de la fuente. La integración de la infraestructura en la nube permite la gestión centralizada de las operaciones de los UAV, proporcionando mecanismos robustos de comunicación y control.
Económicamente, el proyecto tiene como objetivo desarrollar una solución rentable mediante el uso de tecnologías de código abierto y la optimización del uso de recursos a través de la computación en el borde. Este enfoque minimiza la necesidad de hardware costoso y reduce los costes operativos al aprovechar los recursos existentes en la nube.
En términos ambientales, el proyecto promueve prácticas agrícolas sostenibles al permitir la aplicación precisa de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas. El uso de UAV para la supervisión y gestión reduce la huella ambiental de las actividades agrícolas al optimizar el uso de recursos y minimizar los desperdicios.
La metodología seguida en este proyecto incluye un proceso de diseño sistemático, comenzando con el desarrollo de un modelo de información y diagramas de clases utilizando Unified Modeling Language (UML). El proyecto continúa a la fase de implementación, donde se desarrollan varios módulos como nodos ROS2, una Application Programming Interface (API) de servidor Django y protocolos de comunicación con la nube. Se llevan a cabo pruebas exhaustivas a través de simulaciones utilizando Webots para validar el rendimiento del sistema.
Los resultados obtenidos del proyecto demuestran la efectividad del sistema propuesto en la gestión de operaciones de UAV para la agricultura de precisión. Los resultados clave incluyen la correcta implementación de protocolos de comunicación entre la nube, los dispositivos en el borde y los drones, asegurando el procesamiento adecuado de los datos. El uso de contenedores Docker para la implementación mejora la escalabilidad y flexibilidad del sistema, permitiéndole adaptarse a diferentes dispositivos y aplicaciones agrícolas.
En conclusión, este proyecto de fin de grado proporciona una contribución significativa al campo de la agricultura de precisión mediante el desarrollo de un sistema robusto y escalable de comunicación y gestión para UAV. La capacidad del sistema para procesar datos en tiempo real mejora la eficiencia operativa y apoya prácticas agrícolas sostenibles. El trabajo futuro se centrará en extender las capacidades del sistema para incluir modelos adicionales de UAV, así como nuevos protocolos de comunicación y uso de vehículos de tierra, y en optimizar aún más los protocolos de comunicación para mejorar el rendimiento.
Abstract:
The aim of this project titled “Cloud-based Communication and Management System for Unmanned Autonomous Vehicles for Precision Agriculture in the EDGE” is the design and implementation of a cloud-based communication and management system for unmanned autonomous vehicles (UAVs) used in precision agriculture within an EDGE computing framework. The project addresses various technological, economic, and environmental challenges to create an efficient and scalable system for UAV management.
The technological context of the project involves the utilization of the Robot Operating System 2 (ROS2) due to its modular architecture, real-time performance, and extensive ecosystem of drivers and libraries. This system is designed to operate within an edge computing architecture, which enhances real-time data processing capabilities and reduces latency by processing data closer to the source. The integration of cloud infrastructure allows for the centralized management of UAV operations, providing robust communication and control mechanisms.
Economically, the project aims to develop a cost-effective solution by utilizing open-source technologies and optimizing resource usage through edge computing. This approach minimizes the need for expensive hardware and reduces operational costs by leveraging existing cloud resources.
Environmentally, the project promotes sustainable agricultural practices by enabling precise application of resources such as water, fertilizers, and pesticides. The use of UAVs for monitoring and management reduces the environmental footprint of agricultural activities by optimizing resource usage and minimizing waste.
The methodology followed in this project includes a systematic design process, beginning with the development of an information model and class diagrams using Unified Modeling Language (UML). The project then progresses to the implementation phase, where various modules such as ROS2 nodes, a Django server una Application Programming Interface (API), and cloud communication protocols are developed. Extensive testing is conducted through simulations using Webots to validate the system’s performance.
The results obtained from the project demonstrate the effectiveness of the proposed system in managing UAV operations for precision agriculture. Key achievements include the successful implementation of communication protocols between the cloud, edge, and UAVs, ensuring timely data processing. The use of Docker containers for deployment enhances the system’s scalability and flexibility, allowing it to adapt to different UAV models and agricultural applications.
In conclusion, this final degree project provides a significant contribution to the field of precision agriculture by developing a robust and scalable communication and management system for UAVs. The system’s ability to process data in real-time enhances operational efficiency and supports sustainable agricultural practices. Future work will focus on extending the system’s capabilities to include additional UAV models, as well as new communication protocols and the use of ground vehicles, and further optimizing communication protocols to improve performance.
Resumen:
El objetivo de este proyecto titulado “Sistema de Comunicación y Gestión Basado en la Nube para Vehículos Autónomos No Tripulados en la Agricultura de Precisión en el EDGE” es el diseño e implementación de un sistema de comunicación y gestión basado en la nube para vehículos autónomos no tripulados (UAV) utilizados en agricultura de precisión dentro de un marco de computación en el borde. El proyecto aborda diversos desafíos tecnológicos, económicos y ambientales para crear un sistema eficiente y escalable para la gestión de UAV.
El contexto tecnológico del proyecto implica la utilización de Robot Operating System 2 (ROS2) debido a su arquitectura modular, rendimiento en tiempo real y su extenso ecosistema de controladores y bibliotecas. Este sistema está diseñado para operar dentro de una arquitectura de computación en el borde (edge computing), que mejora las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real y reduce la latencia al procesar datos más cerca de la fuente. La integración de la infraestructura en la nube permite la gestión centralizada de las operaciones de los UAV, proporcionando mecanismos robustos de comunicación y control.
Económicamente, el proyecto tiene como objetivo desarrollar una solución rentable mediante el uso de tecnologías de código abierto y la optimización del uso de recursos a través de la computación en el borde. Este enfoque minimiza la necesidad de hardware costoso y reduce los costes operativos al aprovechar los recursos existentes en la nube.
En términos ambientales, el proyecto promueve prácticas agrícolas sostenibles al permitir la aplicación precisa de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas. El uso de UAV para la supervisión y gestión reduce la huella ambiental de las actividades agrícolas al optimizar el uso de recursos y minimizar los desperdicios.
La metodología seguida en este proyecto incluye un proceso de diseño sistemático, comenzando con el desarrollo de un modelo de información y diagramas de clases utilizando Unified Modeling Language (UML). El proyecto continúa a la fase de implementación, donde se desarrollan varios módulos como nodos ROS2, una Application Programming Interface (API) de servidor Django y protocolos de comunicación con la nube. Se llevan a cabo pruebas exhaustivas a través de simulaciones utilizando Webots para validar el rendimiento del sistema.
Los resultados obtenidos del proyecto demuestran la efectividad del sistema propuesto en la gestión de operaciones de UAV para la agricultura de precisión. Los resultados clave incluyen la correcta implementación de protocolos de comunicación entre la nube, los dispositivos en el borde y los drones, asegurando el procesamiento adecuado de los datos. El uso de contenedores Docker para la implementación mejora la escalabilidad y flexibilidad del sistema, permitiéndole adaptarse a diferentes dispositivos y aplicaciones agrícolas.
En conclusión, este proyecto de fin de grado proporciona una contribución significativa al campo de la agricultura de precisión mediante el desarrollo de un sistema robusto y escalable de comunicación y gestión para UAV. La capacidad del sistema para procesar datos en tiempo real mejora la eficiencia operativa y apoya prácticas agrícolas sostenibles. El trabajo futuro se centrará en extender las capacidades del sistema para incluir modelos adicionales de UAV, así como nuevos protocolos de comunicación y uso de vehículos de tierra, y en optimizar aún más los protocolos de comunicación para mejorar el rendimiento.
Abstract:
The aim of this project titled “Cloud-based Communication and Management System for Unmanned Autonomous Vehicles for Precision Agriculture in the EDGE” is the design and implementation of a cloud-based communication and management system for unmanned autonomous vehicles (UAVs) used in precision agriculture within an EDGE computing framework. The project addresses various technological, economic, and environmental challenges to create an efficient and scalable system for UAV management.
The technological context of the project involves the utilization of the Robot Operating System 2 (ROS2) due to its modular architecture, real-time performance, and extensive ecosystem of drivers and libraries. This system is designed to operate within an edge computing architecture, which enhances real-time data processing capabilities and reduces latency by processing data closer to the source. The integration of cloud infrastructure allows for the centralized management of UAV operations, providing robust communication and control mechanisms.
Economically, the project aims to develop a cost-effective solution by utilizing open-source technologies and optimizing resource usage through edge computing. This approach minimizes the need for expensive hardware and reduces operational costs by leveraging existing cloud resources.
Environmentally, the project promotes sustainable agricultural practices by enabling precise application of resources such as water, fertilizers, and pesticides. The use of UAVs for monitoring and management reduces the environmental footprint of agricultural activities by optimizing resource usage and minimizing waste.
The methodology followed in this project includes a systematic design process, beginning with the development of an information model and class diagrams using Unified Modeling Language (UML). The project then progresses to the implementation phase, where various modules such as ROS2 nodes, a Django server una Application Programming Interface (API), and cloud communication protocols are developed. Extensive testing is conducted through simulations using Webots to validate the system’s performance.
The results obtained from the project demonstrate the effectiveness of the proposed system in managing UAV operations for precision agriculture. Key achievements include the successful implementation of communication protocols between the cloud, edge, and UAVs, ensuring timely data processing. The use of Docker containers for deployment enhances the system’s scalability and flexibility, allowing it to adapt to different UAV models and agricultural applications.
In conclusion, this final degree project provides a significant contribution to the field of precision agriculture by developing a robust and scalable communication and management system for UAVs. The system’s ability to process data in real-time enhances operational efficiency and supports sustainable agricultural practices. Future work will focus on extending the system’s capabilities to include additional UAV models, as well as new communication protocols and the use of ground vehicles, and further optimizing communication protocols to improve performance. Read More
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