Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Priority-aware collision avoidance via optimal velocity in multi-robot systems(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2025) Sánchez Vaca, Luis Humberto; Sánchez Ante, Gildardo; mtyahinojosa, emipsanchez; Castañeda Cuevas, Herman; Hinojosa Cervantes, Salvador Miguel; Mercado Ravell, Diego Alberto; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus Monterrey; Abaunza González, HernánThis thesis presents a decentralized control framework for prioritized multi-robot navigation that integrates Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) with Bare-Bones Particle Swarm Optimization (BB-PSO). While velocity-based methods provide real-time geometric collision-avoidance guarantees, they often lead to oscillatory or conservative behaviors in dense environments and do not account for heterogeneous task priorities. On the other hand, optimization-based planners can shape agent behavior but lack inherent safety guarantees unless they are explicitly constrained. To address these limitations, the proposed framework combines two paradigms. First, RVO constructs a set of safe and admissible velocities. Then, BB-PSO selects the optimal velocity within this set based on a cost function that integrates priority-aware behaviors. This mechanism enables robots to navigate smoothly while respecting different task urgencies. Each robot independently computes its control command using local information about other agents, making this a fully decentralized operation. A simulation framework was developed to evaluate the proposed method across scenarios with different robot densities, priority distributions, and motion constraints. Experiments compare the hybrid controller against a greedy baseline using three metrics: arrival time, distance traveled, and collision occurrences. Results show that the hybrid approach improves navigation efficiency and significantly benefits high-priority agents by reducing their travel time and path deviation while maintaining safe interactions for the entire team. Overall, this thesis contributes a novel prioritized navigation strategy that combines geometric safety, real-time feasibility, and adaptive optimization. The approach represents a promising step toward scalable, priority-aware multi-robot systems that operate in complex and dynamic environments, with potential applications in automated warehouses, hospital logistics, and service robotics.
- Uso de BRKGA como herramienta para generar plan de producción de una fábrica de empaques de cartón(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-11-19) Zúñiga González, José de Jesús Nicolas; Sánchez Ante, Gildardo; emiggomez, emipsanchez; Zavala Martinez, Araceli; Hinojosa Cervantes, Salvador Miguel; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus GuadalajaraEl dinamismo de la industria manufactura, en todos sus segmentos, exige a las empresas la capacidad de planear y maximizar la utilización de sus recursos. Esto involucra desde las personas, el uso de las máquinas y los materiales hasta sus mismas cadenas de suministro. Para las grandes empresas esta planeación está sustentada en el uso de herramientas computacionales como los ERP (Enterprise Resource Planning) con sus múltiples complementos. Sin embargo, para laspequeñas empresas la inversión en un ERP de gama alta pudiera ser difícil. De ahí que muchas veces satisfacen esa necesidad con las habilidades y capacidades “expertise” de las personas o con el uso de herramientas alternativas. Con base en esta situación, la presente tesis busca el mostrar como la planeación de la producción, considerada un problema clásico de asignación de recursos en un taller – JSSP, Job Shop Scheduling Problem – puede ser optimizada mediante el uso de algoritmos heurísticos. En específico, el presente estudio utiliza una variación del algoritmo genético conocido como BRKGA (Biased Random Key Genetic Algorithm) por sus siglas en inglés. Este algoritmo es aplicado al plan de producción de una semana proporcionado por unapequeña empresa dedicada a la fabricación de cajas y empaques de cartón corrugado, comparando los resultados obtenidos utilizando su metodología actual con el plan de producción generado por el algoritmo. Los hallazgos presentan que tras el uso del BRKGA el plan de producción se redujo a 598 minutos en comparación a las 48 horas que se habían considerado como plan original. Esto representa una reducción del 76%.
- Modelo de aprendizaje profundo para la detección de errores en el contenido gráfico de paneles de instrumentos automotrices(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-10) Olagues Torres, Héctor Gabriel; Sánchez Ante, Gildardo; emimmayorquin; Escuela de Ingeniería y Ciencias; Campus GuadalajaraLas pruebas para detectar errores en la interfaz gráfica (para fines prácticos se le llamará pantalla) de paneles de instrumentos automotrices no son de fácil ejecución, ya que se requiere bastante tiempo para analizar las imágenes de video que se recopilan durante la verificación y validación del contenido gráfico, lo cual se debe a que son cientos o hasta miles las posibles combinaciones de imágenes que se pueden desplegar, reduciendo la disponibilidad de tiempo de un Ingeniero de Pruebas Funcionales. Aunque existen dispositivos electrónicos que capturan los fotogramas de una señal de video en forma digital (frame grabbers), el tiempo destinado al análisis es igualmente necesario. Por lo tanto, en este estudio se propone el desarrollo de un procedimiento con un modelo de Aprendizaje Profundo basado en una Red Neuronal Convolucional, que facilite la detección de errores en la pantalla de paneles de instrumentos automotrices del fabricante Stellantis desarrollados en el área de negocio UX de Continental en Guadalajara. Mediante el uso de una metodología cuantitativa con diseño cuasiexperimental, y realizando una recopilación de imágenes con su debido preprocesamiento para la construcción del conjunto de datos de entrada, se pretende entrenar una Red Neuronal Convolucional con regresión logística de cajas envolventes que ayude en la identificación de errores de contenido gráfico en la pantalla, cuyo rendimiento será evaluado a través de métricas de desempeño y herramientas estadísticas básicas, así como con pruebas de predicción en videos de contenido gráfico. Los hallazgos demuestran que se puede aumentar la disponibilidad de tiempo de los Ingenieros de Pruebas Funcionales a través del despliegue de un procedimiento con un modelo de Aprendizaje Profundo basado en una Red Neuronal Convolucional que apoye en la detección de errores en la interfaz gráfica de paneles de instrumentos automotrices del fabricante Stellantis.
- Visionless Interactions: Plataforma de aplicaciones para invidentes(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey) Rodriguez, Jafet; Falcón Morales, Luis Eduardo; Sánchez Ante, Gildardo; Arámburo Lizárraga, Jesús; Schoolg of Engineering and Sciences; Schoolg of Engineering and Sciences; Campus Guadalajara; Falcón Morales, Luis EduardoEn este documento se presenta el diseño, elaboración, resultados y trabajo futuro de la creación de Visionless Interactions. El programa tiene como finalidad el ayudar a personas con discapacidad visual a poder crear un mejor mapa mental de su ambiente a través del sentido del oído. La aplicación funciona a más de 30 cuadros por segundo utilizando la configuración original de la máquina virtual de Java por lo que no se requiere una gran cantidad de memoria RAM. Los dispositivos que se usaron fueron una Apple MacBook Pro 2009, Kinect de Microsoft, Sonido 5.1 de Logitech y una tarjeta de sonido USB 7.1 de Sabrent. Además, para poder confirmar que la plataforma cumple su propósito, se creó un juego sencillo en el cual el usuario tiene que interceptar abejas que van volando de adelante hacia atrás. El juego está dividido en 11 niveles y se realizaron pruebas de campo con un grupo de 13 voluntarios, los participantes tienen desde 4 hasta 63 años, 62% mujeres y 38% hombres, la mitad con discapacidad visual y la otra mitad utilizó un antifaz. En las pruebas que se llevaron a cabo se pudo observar que el usuario se divirtió y con el paso del tiempo fue logrando identificar de mejor manera los objetos 3D de su alrededor. Además, el juego funcionó de manera adecuada al permitir que el jugador mostrara cada vez una mayor familiaridad al navegar tanto entre menús, como al interactuar con los objetos 3D. En conclusión, fue posible desarrollar una aplicación en Java que ayude a las personas visualmente discapacitadas, parcial o totalmente, a navegar mejor en su entorno mientras se divierten. El mercado para este tipo de aplicaciones sigue siendo una gran oportunidad y Visionless Interactions permite acortar la brecha tecnológica existente, al proporcionar una plataforma que facilita la creación de videojuegos para múltiples sistemas operativos sin necesidad de una pantalla.