ACE-TI Investigación sobre redes Multi Salto

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Transcripción de la presentación:

ACE-TI Investigación sobre redes Multi Salto Grupo de investigación Ingeniería Electrónica Daniel Gutiérrez Reina Investigación sobre redes Multi Salto Y proyectos de investigación Jornada Conoce a los Investigadores de la ETSI Sevilla, 13 Febrero de 2015

ACE-TI ¿Qué es ACE-TI? ACE-TI es un grupo de investigación Centrado en las aplicaciones cibernéticas de la electrónica para las tecnologías TIC Que une la fuerza investigadora de dos universidades ACE-TI Idea: Most of computers processors used today two cores… why not to join the strenght of two universities? Wires tree with the nodes: US UMA Research Development Innovation Fundada en 1972 26ª mejor universidad en España* +30.000 estudiantes Fundada en 1505 10ª mejor universidad en España* +70.000 estudiantes * http://cwur.org/2014/spain.html

¿Quiénes forman ACE-TI? Federico J. Barrero Director de ACE-TI y de Electrónica de Potencia Universidad de Sevilla 3 Catedráticos Sergio Toral Director del área de Tecnologías TIC Universidad de Sevilla 1 Profesores Titulares Manuel Ruiz Director del área de Sistemas de Control Universidad de Sevilla +20 Investigadores Mario J. Duran Jefe del área de Electrónica de Potencia @ Málaga Universidad de Málaga Daniel G. Reina Profesor Sustituto Interino Universidad de Sevilla

Información y las Comunicaciones ¿Qué hacemos en ACE-TI? ACE-TI trabaja con aplicaciones de la electrónica día a día… Desde la electrónica que controla Grandes Sistemas… Hasta los pequeños dispositivos electrónicos que caben en un bolsillo Redes VANETs, MANET Smart Cities Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Redes Multi Salto Vehículo Eléctrico Electrónica de Potencia & Redes de Sensores Inalámbricas Sistemas Inteligentes de Transporte Sistemas de Control

Nuestro trabajo en las TIC Tecnologías Inalámbricas (Bluetooth, NFC, 802.11…) Sistemas Embebidos Localización Redes MANET, VANETs, DTNs y FANETs Procesamiento de señales Sistemas Distribuidos y de Tiempo Real Modelado y Simulación Plataformas de e-learning para la electrónica Diseño de sistemas electrónicos a medida

Nuestra Investigación en redes de comunicaciones multi salto

¿Qué son las redes multi salto? Redes descentralizadas en las que los nodos deben colaborar de manera distribuida para hacer llegar la información (paquetes) desde uno o varios nodos fuentes a uno o varios nodos destinos. WMNs Wireless Mesh Networks 2003 MANETs WSNs Wireless Sensor Networks 2000 VANETs Mobile Ad Hoc NETworks Años 90s Vehicular Ad Hoc NETworks 2005

Evolución de las redes multi salto Han aparecido muchos tipos de redes multi salto dependiendo de la aplicación y de la evolución tecnológica  Smartphones, Motas, Vehículos aéreos/acuáticos o Drones. También ha habido una evolución del paradigma multi salto  MANETs Vs DTNs. MANETs DTNs FANETs Mobile Ad Hoc NETworks 90s Delay Tolerant Networks 2005 Flying Ad Hoc NETworks 2013

Nuestros temas de investigación sobre redes multi salto Algoritmos de broadcasting o difusión eficientes para redes multi Salto (MANETs, VANETs) Simulación y experimentación real de algoritmos de comunicaciones (broadcasting y routing) Algoritmos de diseminación de mensajes para DTNs

Broadcasting o difusión de mensajes: Algoritmos de broadcasting o difusión eficientes para redes multi Salto (MANETs, VANETs) Broadcasting o difusión de mensajes: Mensajes de alerta en situaciones de emergencia No confundir con encaminamiento o routing El objetivo es realizar la difusión de manera eficiente

Métricas de disimilitud para ajustar la probabilidad de retransmisión: Algoritmos de broadcasting o difusión eficientes para redes multi Salto (MANETs, VANETs) Métricas de disimilitud para ajustar la probabilidad de retransmisión: Relaciones entre los nodos vecinos de ambos nodos para determinar cómo de similares/disimilares son  Correlación con la distancia Euclidea Objetivo: Que sólo aquellos nodos más disimilares participen en la difusión de los mensajes, para reducir la redundancia de mensajes.

Simulación y experimentación real de algoritmos de comunicaciones Buenas prácticas de simulación: No se puede simular de cualquier forma  repetitividad en los resultados Determinar los parámetros que afectan a la simulaciones y definir escenarios reproducibles y representativos  Comparación justa de protocolos

Simulación y experimentación real de algoritmos de comunicaciones Experimentación real: Pruebas en testbeds DES-Testbed, más de 100 nodos inalámbricos.

Algoritmos de diseminación de mensajes para DTNs Diseminación de mensajes en redes intermitentes , tolerante a retrasos o oportunistas La movilidad ahora es una ventaja no un inconvenientes como en las clásicas MANETs  MANETS Vs DTNs MANET DTN

Algoritmos de diseminación de mensajes para DTNs Algoritmos de diseminación de mensajes basados en parámetros con múltiples objetivos Problema de optimización multi objetivo Parámetros considerados SIMILITUD AMISTAD CENTRALIDAD SOCIALIDAD CONFIANZA

Algoritmos de diseminación de mensajes para DTNs Función de utilidad para determinar si los nodos retransmiten el mensaje en cada encuentro 𝑷𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒚 𝑨,𝑩 =𝑿 𝟎 𝑺𝒊𝒎𝒊𝒍𝒂𝒓𝒊𝒕𝒚 𝑩,𝑴 +𝑿 𝟏 𝑪𝒆𝒏𝒕𝒓𝒂𝒍𝒊𝒕𝒚 𝑩 ++ 𝑿 𝟐 𝑭𝒓𝒊𝒆𝒏𝒅𝒔𝒉𝒊𝒑 𝑩,𝑴 +𝑿[𝟑]𝑺𝒐𝒄𝒊𝒂𝒍_𝑺𝒕𝒓𝒆𝒏𝒈𝒕𝒉(𝑩)+𝑿[𝟒]𝑻𝒓𝒖𝒔𝒕(𝑩) Determinar los pesos que maximizan las métricas de funcionamiento Algoritmos de optimización multi objetivos Algoritmos genéticos muti objetivos  Frente de Pareto

Algoritmos de diseminación de mensajes para DTNs Algunos resultados: Toma de decisiones  Árboles de decisión  Valores que asignar a los pesos para encontrar las soluciones que queremos

Proyectos de investigación actuales: Proyecto Bilateral de Cooperación entre la Universidad de Sevilla y la Universidad Nacional de Asunción Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos

Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Problema de contaminación en el lago Ypakarai (Asunción , Paraguay): Monitorización de la calidad del agua Cianobacteria tóxica Bacteria Blue-green 60km2

Solución: Un dron acuático de superficie equipado con sensores Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Solución: Un dron acuático de superficie equipado con sensores

¿Cómo debe moverse el dron en la lago? Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos ¿Cómo debe moverse el dron en la lago? Objetivo principal: Cubrir el mayor área posible del lago para tomar muestras. La idea es poder detectar la aparición de las bacterias y realizar un seguimiento de las manchas de contaminación. Objetivos secundarios: Controlar la toma de las muestras (redundancia). Batería del dron. Modelado del problema como el problema del viajero con ciertas restricciones

Problema del viajero Vs Movimientos del dron en el lago Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Problema del viajero Vs Movimientos del dron en el lago Minimizar la distancia recorrida Maximizar el área cubierta (distancia recorrida)

Problema del viajero : Problema de Optimización combinatorio Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Problema del viajero : Problema de Optimización combinatorio Número de posibles combinaciones 𝑛−1 !/2  For n= 60, 6.93 * 10^79 Prohibitivo para algoritmos de fuerza bruta (Problema NP). Solución: Algoritmos Evolutivos – Algoritmos Genéticos Algoritmos meta heurísticos (probabilísticos): no son exactos, pero son capaces de encontrar soluciones cuasi óptimas en un tiempo prudencial. Algunos conceptos: algoritmos basado en población, búsquedas guiadas.

Teoría de la evolución de Darwin Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Algoritmos Genéticos Teoría de la evolución de Darwin

Diferentes funciones de Fitness Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Diferentes funciones de Fitness Maximizar la distancia Minimizar las intersecciones Pena de muerte Penalization factor

Evitar redundancia ---- Restricciones Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Evitar redundancia ---- Restricciones Intersecciones: Rutas prohibidas:

Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Algunos resultados:

Comparación con otros algoritmos: Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Comparación con otros algoritmos:

Siguientes pasos: Modelado de manchas de contaminación Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Siguientes pasos: Modelado de manchas de contaminación

Plazas de voluntariado (se ofertarán por la US) Cooperación Inter-Institucional para el estudio de Sistema Embebidos Inteligentes en Vehículos no Tripulados con Aplicación a la reducción del Impacto Ambiental en Entornos Acuáticos Plazas de voluntariado (se ofertarán por la US) Estancia de 45 días (como mínimo) para realizar tareas de investigación asociadas al proyecto  Proyecto fin de grado/máster. Algunos requisitos: Alumnos de grado Haber superado 120 créditos ECTS en el momento de presentación de la solicitud. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, intensificaciones eléctrica, electrónica, automática Grado en Ingeniería Electrónica Industrial Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica Y Mecatrónica (Máster se valora positivamente) Financiación: 2500 euros Tareas relacionados con los objetivos del proyecto.

Proyectos de investigación actuales: Proyecto Europeo Convocatoria CHIST-ERA (Propuesta) LEARNet: Orchestration of adaptive mobile machines learning from complex environments

Drones equipados con dispositivos LEARNet: Orchestration of adaptive mobile machines learning from complex environments Desarrollo de operaciones cooperativas con drones para proporcionar servicios de comunicaciones en escenarios complejos: EXPLORACIÓN Drones equipados con dispositivos de comunicaciones COBERTURA SEGUIMIENTO Aprendizaje Online Multi Objetivo

Escenarios complejos: LEARNet: Orchestration of adaptive mobile machines learning from complex environments Escenarios complejos: Escenario de desastres naturales

Escenarios complejos: LEARNet: Orchestration of adaptive mobile machines learning from complex environments Escenarios complejos: Zonas montañosas donde no hay cobertura

Escenarios complejos: LEARNet: Orchestration of adaptive mobile machines learning from complex environments Escenarios complejos: Alta densidad de dispositivos

Primeros pasos hacia LEARNet Cobertura más exploración Adaptación a las condiciones reales Despliegue Inicial Búsqueda global + Búsqueda local

Primeros pasos hacia LEARNet Algunos resultados

Primeros pasos hacia LEARNet Exploración más cobertura Algoritmos de optimización basados en enjambre  Particle Swarm Optimization (PSO) EXPLORACIÓN ÓPTIMO LOCAL ÓPTIMO GLOBAL COBERTURA

Primeros pasos hacia LEARNet Predicción de la dinámica de escenarios complejos Modelo predictivo del escenario

Primeros pasos hacia LEARNet Primer a propuesta Modelo de aprendizaje

MOVELEC URBALAN FENIX URBANET E- learning Proyectos anteriores en las TIC Movilidad eléctrica en entornos urbanos (P11-TEP-7555) 26-03-2013  25-07-2016 MOVELEC Diseño de Servicios en Redes Urbanas y de Transporte Basados en Middleware Distribuido y Sist. Embebidos RT (P07-TIC-02621) 31-01-2008  31-12-2012 URBALAN Pulseras de localización permanente para proteger a mujeres maltratadas (TSI-020302-2008-21) 29-07-2008  30-06-2010 FENIX Convergencia Digital de Servicios en Redes Urbanas y de transporte basado en middleware distribuido y Sist. Embebidos RT (DPI2007-60128) 01-10-2007  30-09-2010 URBANET Evolución y aceptación de herramientas de e-learning en las enseñanzas de laboratorio y su adecuación al EEES (EA2005-0176) 05/04/2005  31/10/2005 E- learning Junta Andalucía Plan Nacional I+D VisioWave: Sistema embebido de lectura y control de vehículos en vía pública y transmisión de datos en tiempo real al centro de datos (Fig. 1). Lectura de DNIe a través de sistemas NFC para sistemas de autentificación y control de usuarios. EPI: desarrollo de Equipo de Procesamiento de Imágenes basado para aplicaciones de estimación de parámetros de tráfico. Contrato con empresa ACISA. Dispositivo de comunicación entre tecnologías móviles. Contrato con empresa ISOIN I+D de pulsera de localización permanente y plataformas TIC para proteger a las mujeres maltratadas (FENIX). AVANZA I+D. Acción estratégica de telecomunicaciones y sociedad de la información. Convergencia Digital de Servicios en Redes Urbanas y de Transporte basada en Middleware Distribuido y Sistemas Embebidos de Tiempo Real (URBANET). Plan Nacional de I+D+i. Diseño de Servicios de Valor Añadido en Redes Urbanas y de Transporte basados en Sistemas Embebidos y Middleware Distribuido desde la Perspectiva de los Modelos de Aceptación Tecnológica. Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa - Junta de Andalucía (URBALAN).

Contratos con empresas Nuestros proyectos en las TIC Sistema embebido para monitorización del tráfico en tiempo real mediante procesamiento digital de imágenes (0226/0138) Empresa – Aeronaval de Construcciones e Instalaciones, S.A. 20-10-2008  20-01-2010 VisioWay Pasarela electrónica Bluetooth-NFC (0506/0138) Empresa - Ingeniería y Soluciones Informáticas del Sur, S.L. 07-09-2009  28-09-2009 BLUEGATE Acceso seguro NFC mediante el DNI electrónico para una flota de vehículos sostenible (1465/0561) 20-01-2012  19-12-2012 ONLINE Inteligencia y eficiencia energética en la gestión integral de flotas de vehículos eléctricos (PI-1157/2013) Empresa Azvi, S.A. 01-09-2013  31-01-2015 eFleet Contratos con empresas VisioWave: Sistema embebido de lectura y control de vehículos en vía pública y transmisión de datos en tiempo real al centro de datos (Fig. 1). Lectura de DNIe a través de sistemas NFC para sistemas de autentificación y control de usuarios. EPI: desarrollo de Equipo de Procesamiento de Imágenes basado para aplicaciones de estimación de parámetros de tráfico. Contrato con empresa ACISA. Dispositivo de comunicación entre tecnologías móviles. Contrato con empresa ISOIN I+D de pulsera de localización permanente y plataformas TIC para proteger a las mujeres maltratadas (FENIX). AVANZA I+D. Acción estratégica de telecomunicaciones y sociedad de la información. Convergencia Digital de Servicios en Redes Urbanas y de Transporte basada en Middleware Distribuido y Sistemas Embebidos de Tiempo Real (URBANET). Plan Nacional de I+D+i. Diseño de Servicios de Valor Añadido en Redes Urbanas y de Transporte basados en Sistemas Embebidos y Middleware Distribuido desde la Perspectiva de los Modelos de Aceptación Tecnológica. Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa - Junta de Andalucía (URBALAN).

Universidades Empresas Nuestros colaboradores Universidades Liverpool JMU (UK) University of Derby (UK) Free University of Berlin (Germany) University of Münster (Germany) Ryerson (Canada) Malaya (Malaysia) Federico Santa María (Chile) Pontificia Universidad Católica de Chile Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción (Paraguay) Universidad Nacional de Asunción (Paraguay) Bologna (Italy) University of Genoa (Italy) Polytechnic University of Turin (Italy) Empresas ABENGOA Solar ACISA MACPUARSA MADE ISOIN AZVI

Material y Equipamiento 2 vehículos eléctricos Sensores Telos B Robots móviles 5 Multicopters Raspberry Pi 3 y accesorios

Nuestros Proyectos fin Grado/Máster/Tesis Doctorales Siempre estamos abiertos a dirigir a alumnos motivados!! Simulación redes multi salto (NS-2, NS-3) Robots móviles o drones* Raspberry Pi – Comunicaciones inalámbricas Alguna buena idea???

ACE-TI Contacto Daniel G.Reina dgutierrezreina@us.es +34 658870907