Diseño de un sistema de monitoreo canino comunicado con un aplicativo móvil. Semestre de Industria

Abstract

RESUMEN : En respuesta a la creciente preocupación por el bienestar animal y la necesidad de una supervisión constante de las mascotas, este proyecto propone el diseño de un sistema de monitoreo para perros. La iniciativa busca proporcionar a los cuidadores una herramienta efectiva para evaluar y garantizar el bienestar de sus mascotas, centrándose en la medición precisa de la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria mediante el uso de acelerómetros. El proyecto se enmarca en un contexto donde la tecnología de monitoreo remoto de mascotas está ganando importancia, pero enfrenta desafíos relacionados con la precisión de los datos y la comodidad de las mascotas. La metodología propuesta se compone de un circuito con sensores MPU6050 y un microcontrolador Beetle ESP32 para la comunicación serial con una aplicación móvil, seleccionando y ubicando los sensores en el chaleco del perro para captar el pulso cardíaco y la respiración, y utilizando conexiones I2C para evitar errores de datos. En el software, se usó Platformio, C++ y Python para un correcto procesado de los datos y de esta manera identificar frecuencias cardíacas y respiratorias.

ABSTRACT : In response to the growing concern for animal welfare and the need for constant monitoring of pets, this project proposes the design of a monitoring system for dogs. The initiative seeks to provide owners with an effective tool to assess and ensure the welfare of their pets, focusing on the accurate measurement of heart rate and respiratory rate through the use of accelerometers. The project is framed in a context where remote pet monitoring technology is gaining importance, but faces challenges related to data accuracy and pet comfort. The proposed methodology consists of a circuit with MPU6050 sensors and a Beetle ESP32 microcontroller for serial communication with a mobile application, selecting and placing the sensors on the dog's vest to capture heart rate and respiration, and using I2C connections to avoid data errors. In the software, Platformio, C++ and Python were used to correctly process the data and thus identify heart and respiratory rates.