⚽ Robótica · Hardware · Universidad Sergio Arboleda

ROBOT FUTBOLISTA

Agente autónomo de fútbol construido con ESP32, motores DC y control Bluetooth. Diseño estructural en MDF, sensores ultrasónicos y análisis estadístico de rendimiento en múltiples superficies.

353gMasa total
·
1.1mDistancia prueba
·
5Superficies
·
100Muestras Monte Carlo

📋 Descripción general

Este proyecto desarrolla un agente robótico capaz de desplazarse y ejecutar acciones de fútbol (patear/recuperar un balón) en distintas superficies. Fue diseñado, construido y evaluado como parte de un informe experimental en la Universidad Sergio Arboleda.

La estructura física fue construida en MDF con diseño cilíndrico. El sistema electrónico se basa en un ESP32 que recibe comandos de movimiento por Bluetooth clásico desde una app móvil. Tres sensores ultrasónicos HC-SR04 detectan obstáculos en el frente y los laterales, mientras que un sensor de color TCS34725 permite identificar el balón.

⚡ Componentes electrónicos

🧠
ESP32
Microcontrolador principal. Gestiona Bluetooth, PWM de motores y lectura de sensores.
📡
HC-SR04 ×3
Sensores ultrasónicos para detección de obstáculos y del balón en frente y laterales.
🎨
TCS34725
Sensor de color RGB para identificación del balón por su color en campo.
⚙️
Motores DC ×2
Motores de corriente directa con control de velocidad PWM y dirección independiente.
🔌
TB6612FNG
Driver dual de motores. Controla AIN1/AIN2/PWMA y BIN1/BIN2/PWMB desde el ESP32.
📱
Bluetooth Serial
Comunicación inalámbrica vía BluetoothSerial. El robot se registra como 'RobotFutbol_ESP32'.

💻 Lógica de control (Arduino)

El firmware corre sobre ESP32 con la librería BluetoothSerial. El loop principal escucha caracteres Bluetooth y despacha las funciones de movimiento correspondientes:

Comando BT Acción Pines activados
F / fAdelanteAIN2↑ BIN2↑ PWM=200
B / bAtrásAIN1↑ BIN1↑ PWM=200
L / lIzquierdaAIN1↑ BIN2↑
R / rDerechaAIN2↑ BIN1↑
S / sPararPWM=0
La velocidad base está definida como constante VELOCIDAD = 200 (rango 0–255 PWM). El pin STBY = HIGH mantiene activo el driver TB6612FNG en todo momento.

📊 Análisis estadístico de rendimiento

El informe experimental evaluó el robot en 5 superficies distintas para dos tareas: desplazamiento y acción de fútbol. Se aplicaron métodos estadísticos avanzados para modelar el rendimiento:

🎲

Simulación Monte Carlo

100 muestras por escenario generadas con coeficientes de variación asumidos. Se estimaron medias, desviaciones estándar e intervalos de confianza al 95%.

📐

Distribución Binomial

Modelado de éxito de tareas con distribuciones de Bernoulli/Binomial para estimar probabilidades de éxito por superficie.

🧮

Teorema de Bayes

Cálculo de probabilidades condicionales: probabilidad de éxito de una jugada dado que el robot recuperó el balón previamente.

📈

Distribución de Poisson

Estimación de la tasa de recuperaciones por minuto de partido. Modelado de eventos discretos en tiempo continuo.

Superficie Rendimiento Observación
🟢 Lisa
Óptimo — mayor estabilidad
🟡 Madera
Bueno — leve variabilidad
🟠 Irregular
Moderado — inestabilidad media
🔴 Pasto
Bajo — alta variabilidad y detenciones
🔴 Gravilla
Crítico — tracción deficiente

📄 Informe experimental

📄
Robot.pdf
Informe completo con análisis estadístico, datos de prueba y conclusiones — Universidad Sergio Arboleda
Descargar PDF

🛠️ Tecnologías y herramientas

ESP32 Arduino C++ BluetoothSerial HC-SR04 TCS34725 TB6612FNG PWM Motor Control Monte Carlo Estadística aplicada CAD 3D MDF Láser