tesis de grado previ oa la obtenci ón del título de i ngeni era en

UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
‘ ‘UNI ANDES’ ’
FACULTAD DE SI STE MAS MERCANTI LES
CARRERA DE SI STEMAS
TESI S DE GRADO PREVI O A LA OBTENCI ÓN DEL TÍTULO DE
I NGENI ERA EN SISTE MAS E I NFORMÁTI CA
TE MA:
Robot aut ómat a pr ogra mado de sol uci ón de sudoku para el desarroll o de apli caci ones
tecnol ógi cas en Uni andes Tul cán.
AUTORA:
Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
ASES OR:
Ing. Crist hi an Dorado
TULCÁN, 2015
UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
‘‘UNI ANDES’’
Tul cán, Mar zo del 2015
CONS TANCI A DE CERTI FI CACI ÓN POR PARTE DEL TUTOR
Ing. Cri st hi an Dor ado, en cali dad de Asesor de Tesi s, certifica que l a señorit a Li sset h Nat hal y
Mi er Mont al vo, egresada de l a escuel a de Si st emas Mer cantiles, ha cul mi nado con su trabaj o de
Tesi s de Gr ado, con el t e ma: ‘ ‘ Robot aut ó mat a progra mado de sol uci ón de s udoku para el
desarroll o de apli caci ones t ecnol ógi cas en Uni andes Tul cán’ ’, qui en ha cu mpli do con t odos l os
requeri mi ent os exi gi dos por l os que se apr ueba l a mi s ma, cuyo est udi o muestra l a i mport anci a que
tiene el uso de l a r obóti ca co mo una herra mi ent a de aprendi zaj e; a través de pr ot oti pos r obóti cos y
pr ogra mas especi alizados con fi nes ci entíficos.
Es t odo en cuant o puedo certificar, en honor a l a ver dad, facult ando a l a i nteresada hacer el uso de
la present e, así co mo t ambi én se aut ori za l a present aci ón para l a eval uaci ón por part e del J urado
respecti vo.
At ent a ment e,
-----------------------------Ing. Crist hi an Dor ado
ASES OR
I
I
DECLARACI ÓN DE AUTORÍ A DE TESI S
Yo
Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo est udi ant e de l a Facult ad de Siste ma Mer cantil es de l a
Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes ‘ ‘UNI ANDES’ ’, expreso en f or ma li bre y vol unt aria
que el present e trabajo de tit ul aci ón, que versa sobre el t e ma ‘ ‘ROBOT AUTÓMATA
PROGRAMADO
DE SOLUCI ÓN DE SUDOKU P ARA EL DES ARROLLO DE
APLI CACI ONES TECNOLÓGI CAS EN UNÍ ANDES TULCÁN’ ’ así co mo l as expresi ones
verti das en l a mi s ma son de mi aut orí a, que l o he pl as mado sobr e l a base de l a i nvesti gaci ón
bi bli ográfi ca y consult as en i nt ernet.
En consecuenci a asu mo la responsabili dad de l a ori gi nali dad y el cui dado r especti vo al r e mitir me
a l as fuent es de i nvesti gaci ón respecti vas para funda ment ar el cont eni do expuest o.
At ent a me nt e
---------------------------Mi er Mont al vo Li sset h Nat hal y
040164469- 5
3
DEDI CATORI A
El present e trabaj o va dedi cado a Di os, a mi madre, Lcda.
Marl ene Mont al vo, mi padre Sr. Ant oni o Mi er y al Sr.
Manuel Vi vanco.
Qui enes con esf uerzo, amor, dedi caci ón, val ores y ej e mpl o
me per mit en llegar a est as i nst anci as en mi proceso
est udi antil, siendo mi i nspi raci ón y l os pri nci pal es pil ares
y gest ores i mport ant es en mi vi da.
4
AGRADECI MI ENTO
Agr adezco a Di os por prot eger me durant e t odo mi ca mi no y dar me fuerzas
para superar obst ácul os y dificult ades a l o largo de t oda mi vi da.
A mi madre que con t anto esfuerzo y dedi caci ón me supo gui ar por el ca mi no
del saber i ncul cándo me pri nci pi os y val ores para mi bi enest ar.
Igual ment e agradecer a la Uni versi dad Uni andes, a cada uno de l os maestros
en especi al al Ing Dar wi n Becerra y Dr. Milt ón Gordón, que marcar on cada
et apa est udi antil, a mi t utor Ing Crist hi an Dorado qui en me ori ent o con sus
asesorí as y consej os durant e el proceso de el aboraci ón de l a present e tesis.
5
Í NDI CE GENERAL
Constancia
III
De
Certificación
Por
Parte
Del Tutor…………………….………………………..
Decl araci ón De Aut orí a De Tesi s.................................................................................... IIIII
Dedi cat ori a .........................................................................................................................I V
Agr adeci mi ent o ……………………………………………………………………………V
Res u men Ej ecuti vo.......................................................................................................... XI V
Executi ve Su mmar y ........................................................................................................ XI V
Introducci ón ......................................................................................................................... 1
Ant ecedent es De La Investi gaci ón.................................................................................... 1
Pl ant ea mi ent o Del Pr oble ma ............................................................................................. 1
For mul aci ón Del Pr obl ema. .............................................................................................. 2
.............................................................................................. 2
................................................................. 2
................................................................... 2
........................................................................................................................... 3
............................................................................................................... 3
...................................................................................................... 3
........................................................................................................................... 3
Vari abl e Independi ent e.- Di spositi vo Aut ó mat a Progra mado ............................................ 3
Vari abl e Dependi ent e.- Sol uci ón Del Ro mpecabezas Sudoku. ......................................... 3
Met odol ogí a ......................................................................................................................... 3
Mét odos ................................................................................................................................ 3
Br eve Expli caci ón De La Met odol ogí a Investi gativa. ......................................................... 3
Obser vaci ón Ci entífica.. ....................................................................................................... 4
Vali daci ón Por Expert os. .................................................................................................. 4
Mét odo Analítico - Si nt ético. .......................................................................................... 4
Mét odo Inducti vo - Deducti vo. ........................................................................................ 4
6
Mét odo Si st é mi co. ............................................................................................................ 4
Técni cas E Instrument os De Investi gaci ón. ................................................................... 4
........................ 4
Análisis Y Di seño............................................................................................................. 4
Construcci ón..................................................................................................................... 4
Pr uebas.............................................................................................................................. 4
5
......................................... 5
Capít ul o I. Marco Teóri co .................................................................................................... 6
Ori gen Y Evol uci ón De Los Pr ocesos Inf or máti cos ............................................................ 6
Generaci ones ........................................................................................................................ 6
Análisis De Las Di sti nt as Posi ci ones Teóri cas Sobre Los Pr ocesos Inf or mát icos .............. 7
1. 2. 1Defi ni ci ón De Inf ormáti ca ........................................................................................... 7
1. 2. 2Pr ocesos Inf or máti cos .................................................................................................. 8
1. 2. 3Har dware ...................................................................................................................... 8
1. 2. 4Soft ware ....................................................................................................................... 8
1. 2. 5Si st e mas Aut ó mat as ..................................................................................................... 9
1. 2. 6Fí si ca De Movi mi ent o.................................................................................................. 9
1. 2. 7 Mecáni ca ...................................................................................................................... 9
1. 2. 8El ectróni ca.................................................................................................................. 10
1. 2. 9El ectromecáni ca ......................................................................................................... 10
1. 2. 10Int eli genci a Artificial ............................................................................................... 10
1. 2. 11Robóti ca ................................................................................................................... 11
1. 2. 11. 1
Defi ni ci ón..................................................................................................... 11
1. 2. 11. 2Si st e mas De Control .............................................................................................. 11
1. 2. 11. 2. 1
Sist e mas De Control De Lazo Abi erto ..................................................... 11
1. 2. 11. 2. 2
Sist e ma De Control De Lazo Cerrado ...................................................... 12
VI
I
1. 2. 12 Caract erística De Los Si st e mas De Control ........................................................... 12
1. 2. 13Sensores.................................................................................................................... 13
1. 2. 13. 1
Caract erísticas De Un Sensor ....................................................................... 13
1. 2. 13. 2
Ti pos De Sensores ........................................................................................ 13
Sensores De Cont act o..................................................................................................... 14
Sensores Ultrasóni cos ..................................................................................................... 14
Sensores Ópti cos............................................................................................................. 14
Sensores Tér mi cos .......................................................................................................... 15
Sensores De Hu medad.................................................................................................... 15
Sensores Magnéti cos ...................................................................................................... 15
Sensores Infrarroj os ........................................................................................................ 16
1. 2. 14 Mat e máti ca Del Sudoku ........................................................................................... 16
1. 2. 14. 1 Hi st ori a Del Sudoku ............................................................................................. 16
Val oraci ón Critica .............................................................................................................. 17
Concl usi ones Parci al es Del Capít ul o I ............................................................................... 18
Capít ul o II. Mar co Met odol ógi co....................................................................................... 19
2. 1. Caract eri zaci ón De La Uni versi dad Regi onal Aut óno ma De Los Andes Uni andes Ext ensi ón
Tul cán. ................................................................................................................................ 19
2. 1. 1. Misi ón De La Carrera De Si st e mas ...................................................................... 19
2. 1. 2. Vi si ón De La Carrera De Si st e mas ....................................................................... 19
2. 2. Descri pci ón Del Pr ocedi mi ent o Met odol ógi co Para El Desarroll o De La Investi gaci ón
2. 2. 1. Modali dad De Investi gaci ón................................................................................. 20
2. 2. 2. Ti pos De Investi gaci ón......................................................................................... 20
Investi gaci ón Bi bli ográfica.................................................................................. 20
Investi gaci ón De Ca mpo ..................................................................................... 20
Investi gaci ón Apli cada ........................................................................................ 20
Investi gaci ón Descri pti va .................................................................................... 20
888
19
Investi gaci ón Correl aci onal ................................................................................. 20
2. 2. 3. Pobl aci ón Y Muestra ............................................................................................ 21
2. 2. 3. 1. Pobl aci ón........................................................................................................ 21
2. 2. 3. 2. Muestra .......................................................................................................... 21
2. 2. 4. Mét odos, Técni cas E Instru ment os De Investi gaci ón .......................................... 21
2. 2. 4. 1. Mét odos Empí ri cos ........................................................................................ 21
2. 2. 4. 2. Obser vaci ón Ci entífica................................................................................... 21
2. 2. 4. 3. Vali daci ón Por Expert os ................................................................................ 22
2. 2. 5. Mét odos Teóri cos ................................................................................................. 22
2. 2. 5. 1. Mét odo Analítico- Si nt ético........................................................................... 22
2. 2. 5. 2. Mét odo Inducti vo- Deducti vo........................................................................ 22
2. 2. 5. 3. Mét odo Si st é mi co .......................................................................................... 22
2. 2. 6. Técni cas De Investi gaci ón................................................................................... 22
2. 2. 6. 1. Encuest a ......................................................................................................... 22
2. 2. 7. Instru ment os De Investi gaci ón ............................................................................. 22
2. 2. 7. 1. Cuesti onari o................................................................................................... 22
2. 3. Int erpret aci ón De Result ados ...................................................................................... 23
Concl usi ones De Result ados .............................................................................................. 23
2. 4 Met odol ogí a Del Desarroll o Del Di spositi vo................................................................ 23
2. 4. 1.
Análisis/ Di seño ................................................................................................ 23
2. 4. 2.
Construcci ón .................................................................................................... 26
2. 4. 3.
Pruebas ............................................................................................................. 27
2. 4. 4.
I mpl e ment aci ón................................................................................................ 27
2. 5Concl usi ones Parci al es Del Capít ul o II......................................................................... 28
Capít ul o III. Desarroll o De La Pr opuest a........................................................................... 29
3. 1. Tít ul o de l a Pr opuesta.................................................................................................. 29
3. 2. Obj eti vo de l a Pr opuest a ............................................................................................. 29
9
3. 3. Caract eri zaci ón de l a Pr opuest a .................................................................................. 29
3. 4. Desarroll o det all ado de l a propuest a ........................................................................... 30
3. 4. 1. Análisis ................................................................................................................. 30
3. 4. 2 Di seño.................................................................................................................... 30
Es pecifi caci ones Técni cas del Har dware y Soft ware utilizado EV3. ................................ 30
3. 4. 2. 1 Co mponent es de EV3 ......................................................................................... 31
Car act erísticas de Har dware ........................................................................................... 31
Di agra ma del robot aut ómat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku ............................... 31
Har d war e
................................................................................................................ 31
Cerebr o. ............................................................................................................... 32
Esquel et o. ............................................................................................................ 33
Extre mi dades. ...................................................................................................... 34
Ser vo mot ores. .................................................................................................... 345
Senti dos. .............................................................................................................. 35
Car act erísticas de Soft ware ........................................................................................... 37
Di agra ma general de confi guraci ón del dispositi vo ....................................................... 37
Barra de herra mi ent as present e en el soft ware EV3. .................................................. 38
Herra mi ent as de Acci ón. ............................................................................................. 38
Herra mi ent as de Control de Fl uj o............................................................................... 38
Sensores ...................................................................................................................... 39
Herra mi ent as para Operaci ones con Dat os. ................................................................ 39
Herra mi ent as de Control Avanzado. ........................................................................... 39
3. 4. 3. Construcci ón............................................................................................................. 40
Expl oraci ón..................................................................................................................... 42
Umbr al ............................................................................................................................ 42
Seg ment aci ón.................................................................................................................. 42
Adel gaza mi ent o.............................................................................................................. 42
10
Extracci ón de Caract erísticas.......................................................................................... 42
3. 4. 4 Pr uebas ...................................................................................................................... 44
3. 4. 1. Pri mera Pr ueba - Sensor de Luz........................................................................... 44
3. 4. 1. 1. Result ados.......................................................................................................... 44
3. 4. 1. 2. Segunda Pr ueba - Sensor de i nfrarroj os y ultrasóni co ...................................... 45
3. 4. 1. 3. Result ados.......................................................................................................... 45
3. 5. Vali daci ón de l a Pr opuest a. ......................................................................................... 46
3. 6. Concl usi ones Parci ales del Capít ul o III. ..................................................................... 50
Concl usi ones General es ..................................................................................................... 53
Reco mendaci ones General es .............................................................................................. 52
Bi bli ografí a ……………………………………………. …………………………………5 3- 54
Anexos ……………………………………………………………………………………. .
Bi bli ografí a …………………………………………………………………………………
Índice de Tablas
Tabl a Nº 01: Pobl aci ón....................................................................................................... 21
Tabl a Nº 02: Result ados pregunt a Nº 01............................................................................. 23
Tabl a Nº 03: Result ados pregunt a Nº 02............................................................................. 23
Tabl a Nº 04: Result ados pregunt a Nº 03............................................................................. 24
Tabl a Nº 05: Result ados pregunt a Nº 04............................................................................. 24
Tabl a Nº 06: Result ados pregunt a Nº 05............................................................................. 25
Tabl a Nº 07: Result ados pregunt a Nº 06............................................................................. 25
Tabl a Nº 08: Result ados pregunt a Nº 07............................................................................. 26
Tabl a Nº 09: Análisis ......................................................................................................... 30
Tabl a Nº 10: Result ados pri mer i ndi cador por vi a de expert os.......................................... 48
Tabl a Nº 11: Result ados segundo i ndi cador por via de expert os ....................................... 48
11
Tabl a Nº 12: Result ados tercer i ndi cador por vi a de expert os ........................................... 49
Tabl a Nº 13: Result ados cuart o i ndi cador por vi a de expert os .......................................... 49
Tabl a Nº 14: Result ados qui nt o i ndi cador por vi a de expert os .......................................... 50
Índi ce De Gráfi cos
Grafica Nº1: Diseño………………………………………………………………………………………….…30
Gr afi ca Nº 2: Di agra ma del robot aut ómat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku ........................... 31
Gr afi ca Nº 3: Cerebr o....................................................................................................................... 32
Gr afi ca Nº 4: Cabl es de conexi ón al cerebr o pri nci pal .................................................................... 33
Gr afi ca Nº 5: Part es para la conexi ón del dispositi vo ...................................................................... 33
Gr afi ca Nº 6: Extre mi dades..........................................................¡ Error! Marcador no defi ni do. 34
Gr afi ca Nº 7: Arti cul aci ones para movi mi ent o ................................................................................ 34
Gr afi ca Nº 8: Ser vo mot ores.............................................................................................................. 35
Gr afi ca Nº 9: Sensor de i nfrarr oj os .................................................................................................. 36
Gr afi ca Nº 10: Sensor de col or RGB................................................................................................ 36
Gr afi ca Nº 11: Sensor de Cont act o................................................................................................... 37
Gr afi ca Nº 12: Di agra ma general de confi guraci ón del di spositi vo................................................. 37
Gr afi ca Nº 13: Barra de herra mi ent as present e en el softwar e EV3................................................. 38
Gr afi ca Nº 14: Herra mi ent as de Acci ón.......................................................................................... 38
Gr afi ca Nº 15: Herra mi ent as de Contr ol de Fl uj o............................................................................ 38
Gr afi ca Nº 16: Barra de Sensores ..................................................................................................... 39
Gr afi ca Nº 17: Herra mi ent as para Operaci ones con Dat os .............................................................. 39
Gr afi ca Nº 18: Herra mi ent as de Contr ol Avanzado ......................................................................... 40
Gr afi ca Nº 19: Trabaj o de sensor de col or con ser vo mot or es .......................................................... 40
Gr afi ca Nº 20: Construcci ón ............................................................................................................ 41
Gr afi ca Nº 21: Construcci ón ............................................................................................................ 41
Gr afi ca Nº 22: Escaneo de Sudoku .................................................................................................. 43
Gr afi ca Nº 23: Part e del códi go fuent e............................................................................................. 44
XII
Gr afi ca Nº 24: Pri mer a Pr ueba - Sensor de Luz
......................................................................
........45
Gr afi ca Nº 25: Segunda Pr ueba - Sensor de i nfrarroj os y ultrasóni co46¡ Error! Marcador no defi ni do.
131
313
RES UMEN EJECUTI VO
El present e trabaj o cont iene i nf or maci ón sobr e el desarroll o y pr ogra maci ón de un di spositi vo
aut ó mat a, el cual contri buirá con el pr oceso de aplicaci ones t ecnol ógi cas en l a carrera de si st e mas
en Uni andes Tul cán, l as bases para est a i nvesti gaci ón son l a aut o mati zación, control y r obóti ca, l a
cual apoyara a que est udi ant es y docent es a través de l a creati vi dad y el i nt el ect o construyan
nuevos y mej ores dispositi vos tecnol ógi cos. El present e trabaj o est á di vi di do en tres capít ul os:
El pri mer capít ul o cont e mpl a el mar co t eóri co el cual conti ene conceptos bási cos de r obóti ca y
análisis de las disti nt as posi ci ones teóri cas.
En el segundo capít ul o se desarroll a el ma rco met odol ógi co utilizando l a i nvesti gaci ón
bi bli ográfi ca de ca mpo y apli cada, co mo l os mét odos e mpí ri cos y l os mét odos t eóri cos t al es co mo
obser vaci ón ci entífica, vali daci ón por expert os, analítico - si nt ético, i nducti vo - deducti vo; y,
sist é mi co, entre l as t écnicas de i nvesti gaci ón se apli ca l as encuest as a estudi ant es de l a carrera de
sist e mas de l a Uni versi dad Aut óno ma de l os Andes sede Tul cán, ade más se anali zar on e
i nt erpret aron l os dat os obt eni dos aquell os que est án pl as mados en l as concl usi ones y
reco mendaci ones.
En el tercer capít ul o se desarroll a l a pr opuest a a través de un análisis de requeri mi ent os l o cual
contri buyo al desarroll o del pr oyect o, est e fi nali za con l a vali daci ón por expert os, concl usi ones y
reco mendaci ones generales, bi bli ografía y anexos.
Pal abras cl aves: aut o matizaci ón, di spositi vo pr ogra mado, r obóti ca.
141
4
EXECUTI VE SUMMARY
Thi s paper cont ai ns i nf or mati on on t he devel opme nt and pr ogra mmi ng of a r obot devi ce, whi ch
wi ll contri but e t o t he process of t echnol ogi cal appli cati ons i n t he race Uni andes Tul cán s yst e ms,
t he basis f or t hi s research are aut o mati on, control and r oboti cs, whi ch woul d support st udent s and
teachers t hr ough creati vit y and i nt ell ect t o buil d ne w and bett er t echnol ogi cal devi ces. Thi s paper
is di vi ded i nt o t hree chapters:
The first chapt er pr ovi des t he t heoreti cal fra me work whi ch cont ai ns basi c concept s of r oboti cs and
anal ysis of t he vari ous t heoreti cal positi ons.
In t he second chapt er t he met hodol ogi cal fra me wor k i s devel oped usi ng t he lit erat ure and appli ed
fiel d research, and e mpirical met hods and t heoretical met hods such as sci entific obser vati on,
vali dati on by experts, anal yti cal - s ynt heti c, i nducti ve - deducti ve; and s yst e mi c, i ncl udi ng s ur vey
research t echni ques appl ied t o st udent s st udyi ng s yst e ms of t he Aut onomous Uni versit y of t he
Andes based Tul cán al so anal yzed and i nt erpret ed t he dat a fr omt hose reflect ed i n t he concl usi ons
and reco mmendati ons.
In t he t hird chapt er t he pr oposal i s devel oped t hrough a needs anal ysis whi ch contri but ed t o t he
devel op ment
of t he pr oj ect, t hi s ends
wi t h vali dati on by experts, concl usi ons and
reco mmendati ons, bi bli ography and appendi ces.
Ke y words: aut o mati on, pr ogra mmed, r oboti c devi ce.
151
5
I NTRODUCCI ÓN
Ant ecedentes de l a i nvesti gaci ón
El sudoku es un j uego mat e máti co que se publi có por pri mera vez a fi nal es de l a década de 1970 y
se popul ari zó en Japón en 1986, dándose a conocer en el á mbit o i nt ernaci onal en 2005 cuando
nu mer osos peri ódi cos e mpezar on a publi carl o en su secci ón de pasati e mpos.
Se ha r evi sado t esis de grados y pr oyect os i nf ormáti cos en l a bi bli ot eca de UNI ANDES Tul cán,
trat ando de obser var si hay t e mas si mil ares al tít ul o de l a present e Tesi s de Gr ado co mo el del
Carl os Al fredo Pal at e Labre ( 2013) con el t e ma de ‘ ‘ Robot I nt eli gent e que si mul e movi mi ent os
hu manos’ ’. Cuyo obj eti vo es desarroll ar un r obot que si mul a movi mi ent os hu manos medi ant e
sensores y mot ores, pr oporci onando así a l os est udi ant es de l a Uni versidad el conoci mi ent o de
est e ti po de t ecnol ogí as usadas en l a creaci ón de robot s. Per o cabe dest acar que el t e ma que voy a
desarroll ar es nuevo en l a Instit uci ón.
En l a bi bli ot eca de l a Uni versi dad Aut óno ma de l os Andes UNI ANDES, de l a ci udad de Tul cán,
se obser vó que no se cuent a con una sol uci ón del r o mpecabezas sudoku me di ant e un di spositi vo
aut ó mat a para contri buir con el desarroll o de I nvesti gati vo de Uni andes Tulcán, l o que bri nda una
mej or utili dad.
Pl antea mi ent o del probl e ma
Luego de una seri e de análisis y obser vaci ones para la creaci ón de un l aborat ori o de robóti ca en
Uni andes Tul cán, se pudo det ect ar dificult ades para poder reali zarl o; las causas son l as si gui ent es:
 Falt a de mat eri al es para crear un robot
 Incorrect o manej o de las herra mi ent as requeri das.
 La no utilizaci ón de la tecnol ogí a i nf or máti ca en t odo el proceso para el desarroll o de l os
robot s
Ade más se i dentifi caron l os si gui ent es efect os consecuent es al probl e ma:
 Poco i nt erés por parte de l os est udi ant es sobre la robóti ca
 Por falt a de mat eri ales con l os pocos que se pueden son utilizados de for ma i ncorrect a dando
co mo consecuenci a el deteri oro de l os mi s mos.
 Subutilizaci ón de recursos tecnol ógi cos act uales.
Es i ndi spensabl e que se busquen estrat egi as para que se present en alt ernati vas de sol uci ón a l a
pr obl e máti ca
i dentifi cada
1
ant eri or ment e.
En l a act uali dad const a una gr an vari edad de r ompecabezas que r equi eren al gún ti po de t ácti ca
para poderse resol ver, uno de l os más conoci dos es el sudoku. Est e r ompecabezas mat e máti co
present a una i nt eresant e co mpl eji dad para poder esti mul ar, pot enci ar l as habili dades mat e máti cas,
de l ógi ca y pensa mi ent o crítico. El ser hu mano debe e mpl ear una de sus pri nci pal es capaci dades
sensori al es co mo es el senti do de l a vi st a, para poder resol ver est e r o mpecabezas el cual consi st e
en r ell enar una cuadrí cula de 9 × 9 cel das di vi dida en subcuadrí cul as de 3 × 3 ll a madas caj as o
regi ones con l as cifras del 1 al 9 parti endo de al gunos nú mer os ya di spuest os en al gunas de l as
cel das, que no se deben repetir en una mi s ma fila, col u mna o subcuadrí cul a, un sudoku est á bi en
pl ant eado si la sol uci ón es úni ca.
En Uni andes no se di spone de un l aborat ori o de robóti ca ya que no cuent a con l as herra mi ent as y
pr oyect os necesari os para ll evar a cabo su desarroll o e i ncenti var a l os est udi ant es nuevos par a que
puedan i ngresar en Uni andes, es por est o que l os est udi ant es pr óxi mos a ser pr ofesi onal es he mos
pl ant eado co mo t e mas de t esis l a el aboraci ón de robot s l os mi s mos que r eali zarán una det er mi nada
funci ón, entre uno de est os r obot s se encuentra el r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón de
sudoku para el desarrollo de apli caci ones t ecnol ógi cas pert eneci ent es a Uni andes contri buyendo
así en el bi enest ar de la uni versi dad y en el avance acadé mi co de l a mi s ma.
For mul aci ón del probl e ma.
¿ Có mo contri buir al desarroll o i nvesti gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de la carrera de
Si st e mas de UNI ANDES - Tul cán?
Deli mit aci ón del probl e ma.
Lugar: Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes Uni andes- Tul cán ubi cada en el sect or sur
de l a ci udad en Sant a Rosa de Taques.
Ti e mpo: El tie mpo estima do para la present e tesis de Gr ado es de 7 meses septi e mbr e del 2014 a
febrer o del 2015.
Obj et o de i nvesti gación y ca mpo de acci ón
Obj et o de Investi gaci ón: Pr ocesos Inf or máti cos
Ca mpo de Acci ón: Robóti ca
Identifi caci ón de l a línea de i nvesti gaci ón
Aut o mati zaci ón y Control.
2
Obj eti vos
Obj eti vo general.
Desarroll ar un di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado para l a sol uci ón del r ompecabezas sudoku que
contri buya con el desarroll o Investi gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de l a carrera de
Si st e mas de UNI ANDES Tul cán.
Obj eti vos específi cos.
 Funda ment ar t eóri came nt e sobre el r o mpecabezas sudoku, Robóti ca, I nt eli genci a Artifici al y
desarroll o Investi gati vo tecnol ógi co.
 Di agnosti car el estado act ual del di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado que sol uci one el
rompecabezas sudoku en el área de Robóti ca de l a carrera de Si st e mas de l a UNI ANDES
Tul cán.
 Di señar l os el e ment os constit uti vos del di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado con el fi n de
sol uci onar el rompecabezas sudoku.
 Vali dar la propuest a por la ví a de expert os.
Idea a defender.
Con el desarroll o del di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado apli cando l os conoci mi ent os de
Pr ogra maci ón,
El ectróni ca,
Robóti ca e I nteli genci a Artifici al
se va a contri buir con l a
Investi gaci ón en el Área de Robóti ca en l a Uni versi dad UNI ANDES Tul cán.
Justificaci ón del Tema
Ant e l a carenci a de est udi os sobre r obóti ca en Uni andes Tul cán, se pensó en el desarr oll o de un
di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado que contri buya en el desarroll o de aplicaci ones t ecnol ógi cas e
i ndustri al es en el á mbit o l ocal.
La pr opuest a de est a i nvesti gaci ón est á diri gi da a l a carrera de si st e mas en Uni andes Tul cán, ya
que su desarroll o per mitirá el aport e de conoci mi ent os en r obóti ca y el uso de nuevas t ecnol ogí as
en l os est udi ant es de l a carrera de sist e mas en Uni andes Tul cán.
Vari abl es
Vari abl e I ndependi ente. Di spositi vo aut ó mat a Pr ogra mado
Vari abl e Dependi ent e. Sol uci ón del r o mpecabezas sudoku.
Met odol ogí a
Mét odos
Breve expli caci ón de l a met odol ogí a i nvesti gativa.
La pr esent e t esis de grado se ll eva a cabo baj o l os paradi gmas cuantit ati vo y cualitati vo, t eni endo
3
en cuent a al gunos ti pos de i nvesti gaci ón, t al es co mo descri pti va, bi bli ográfi ca, de ca mpo y
apli cada. Ade más se e mpl earán diferent es mét odos de i nvesti gaci ón de caráct er e mpí ri co y t eóri co
del conoci mi ent o. Entre los mét odos e mpí ri cos de i nvesti gaci ón, se tienen:
Obs ervaci ón ci entífi ca. Est e mét odo se l o utiliza para det ect ar con preci si ón el probl e ma de
i nvesti gaci ón y reali zar la pr opuest a de sol uci ón al mis mo.
Vali daci ón por expert os. La vali dez de l a t esis se l o reali za medi ant e expert os en el área de
Si st e mas.
Mét odos teóri cos
Entre l os pri nci pal es mét odos t eóri cos a e mpl earse, se tienen:
Mét odo analítico - si ntéti co. Est e mét odo permi t e el análisis y l a sí ntesis de l os el e ment os
teóri cos rel aci onados con l a te máti ca de la t esis de grado.
Mét odo i nducti vo - deducti vo. Est e mét odo part e de est udi os generales para ll egar a est udi os
parti cul ares o vi ceversa.
En l a present e t esis, l a apli caci ón de est e mét odo, se basa en l a
el aboraci ón del mar co t eóri co, el mi s mo que se l o hace de manera deduct i va y el desarroll o de l a
pr opuest a es de manera inducti va.
Mét odo sisté mi co. Est e mét odo per mit e apli car la teorí a de sist e mas de i nfor maci ón en la
el aboraci ón y estruct uraci ón del i nfor me fi nal de est a tesis de grado.
Técni cas e i nstrume nt os de i nvesti gaci ón. Las t écni cas para recopil ación de dat os, a utili zarse
son l a encuest a y l a entrevi st a. Para l a encuest a se utiliza el cuesti onari o o t est y para l a entrevi st a
se e mpl ea l a guí a de entrevi st a.
Met odol ogí a para el desarroll o del dispositi vo aut ó mat a Progra mado
Análisis y Di seño
El obj eti vo de est a fase es desarroll ar el diseño arquit ect óni co de l os siste mas, utilizando l os
requeri mi ent os obt eni dos. En el diseño arquit ect ónico se engl oba dos co mponent es: l os dat os y l os
pr ocesos, l os cual es serán anali zados y diseñados desde una perspecti va concept ual a una físi ca.
Construcci ón
Desarroll a y or gani za l a infraestruct ura que per mite cu mplir las tareas de construcci ón de l a for ma
más pr oducti va posi bl e.
Pruebas
Da i ni ci o de l as diferentes uni dades de di seño han si do desarroll adas y probadas por separado.
4

Res u me n de l a estruct ura de l a tesis: breve expli caci ón de l os capítul os de l a tesis.
Capí t ul o I. Marco Teóri co:
En est e capít ul o se analizan t odas l as t eorí as utilizadas para l a el aboraci ón de l a present e t esi s de
grado.
Capí t ul o II. Marco metodol ógi co:
Se refi ere a la met odol ogía de i nvesti gaci ón utilizada en l a ej ecuci ón de l a present e tesis.
Capí t ul o III. Desarrollo de l a propuest a.
En est e capít ul o se det alla có mo est á el aborado el di spositi vo aut ó mat a, así co mo l as respecti vas
pr uebas del mi s mo.
Aporte Teóri co, Si gnificaci ón prácti ca y novedad ci entífica
El Aporte Teóri co de l a t esis de grado, son l os concept os y l os el e ment os constit uti vos de un
di spositi vo aut ómat a que sol uci one el rompecabezas sudoku en UNI ANDES Tul cán.
La Si gnifi caci ón Práctica apli cada en l a presente t esis será l a contri buci ón del desarroll o de l a
i nvesti gaci ón ci entífica en el área de Robóti ca para docent es y est udiant es de l a carrera de
Si st e mas.
Novedad ci entífi ca l a propuest a radi ca en que l a i nstit uci ón educati va, a través de di spositi vos
aut ó mat a, bri nde a sus docent es y est udi ant es mayor apoyo pr ácti co para l a resol uci ón de
pr obl e mas medi ant e la apli caci ón de l a Robóti ca.
Est e pr oyect o es novedoso ya que l os ant eri ores t rabaj os reali zados en base a r obóti ca han si do
efect uados de una f or ma t eóri ca o manual con est e pr opósit o pl ant eado se va a l ograr a mpli ar
nuevos ca mbi os de i nvesti gaci ón dentro de l a i nstit uci ón educati va utilizando al gorit mos que
per mit en resol ver otros pr obl e mas, l ogrando ser una base para f ut ur os t rabaj os en est e ca mpo.
5
CAPÍ TULO I. MARCO TEÓRI CO
Ori gen y evol uci ón de los procesos i nf or máti cos
Para poder e mpezar con nuestros t e mas de i nt erés s obre est e pr oyect o debemos e mpezar desde una
base en est e caso veremos a conti nuaci ón una br eve r eseña de co mo e mpezar on l os pr ocesos
i nfor máti cos.
Los co mi enzos de l os pri meros aparat os de cál cul o, nacen aproxi mada ment e a 3000 adC, el cál cul o pr ovocaba
al gunos probl e mas para poder desenvol verse. Uno de ell os er a l a no exi st enci a de un mecani s mo que f acilit e el
i ngreso, cal cul o y l a ent rega de result ados de f or ma r ápi da y exact a de dat os que procedí an del co merci o, el
cobro de i mpuest os, cal endari os, ent re ot ros cál cul os, dentro de l a hi st ori a de l a hu mani dad se han const rui do
di sti nt as maqui nas e i nst rument os que f acilit an en t rabaj o mat e máti co, arit méti co, l ógi co; resol vi endo pr obl e mas
más co mpl ej os que s urgen con el pasar del ti e mpo. Los babil oni os que habit aron l a anti gua Mes opot a mi a
utilizaron un i nstrument o para realizar cál cul os mat e mát icos de adi ci ón y s ustracci ón deno mi nado ábaco. En
(1642) el físi co y mat e mático f rancés Bl ai se Pascal i nvent o el pri mer cal cul ador mecáni co, l a pascali na,
deseando f acilit ar el t rabaj o que realizaba s u padre co mo f unci onari o de i mpuest os, f abri cando un di spositi vo que
cont aba con 8 r uedas dent adas l as cual es avanzaban una a una cuando l a ant eri or co mpl et aba una vuelt a.
Mar cadas con números del 0 al 9, se manej an dos ruedas para l os deci mal es, generando nú meros entre
000000, 01 y 999999, 99 manej ado medi ant e mani vel a permi ti endo s u mar y rest ar con si mpli ci dad, t rei nt a años
después el fil ósof o y mat e mát ico al e mán Lei bnitz i nvent o una máqui na de cál cul o para multi plicar, di vi dir hast a
obt ener r aí ces cuadradas en siste ma bi nari o. Di spositivo que años después f ue perf ecci onado utilizando un mot or
analítico que per miti ó au mentar l a vel oci dad de cál cul o a 60 s u mas por mi nut o. A co mi enzos de l os años 30, John
Vi ncent At anasoff, vi o l a posibili dad de construir un cal culador di git al, deci di ó que l a maqui na debí a operar en
sist e ma bi nari o, y hacer l os cálcul os de modo disti nt o a como l o realizaban l as cal cul adoras mecáni cas utilizando
medi os el ectróni cos.
ENI AC creada desde 1943 hast a 1947 con una i nversi ón de 486. 804, 22 dól ares; cont aba con 19. 000 t ubos de
vací o, 1500 rel és, 7500 i nt errupt ores, ci ent os de mi l es de r esist enci as, condensadores e i nduct ores y 800
kil ómet ros de al ambres. Podía realizar unas 5000 su mas por segundo, con un peso de 30 t onel adas y consu mí a
200 kil ovati os de pot enci a eléctri ca, era i mpresi onant e porque si mpl e ment e per mití a realizar t areas que ant es
eran i mposi bl es. ( Hi st ori a de la i nf or mati ca, 2010, pág. 24)
Habl ar de co mput aci ón, es habl ar de un t e ma apasi onant e en t odos l os senti dos, nos hace s oñar
sobre el f ut ur o, nos hace di scutir sobre l as t ecnol ogí as apr opi adas y sus cost os, l as políticas para
desarroll ar una i ndustri a, i nstit uci ón y un paí s. Per o f unda ment al ment e es habl ar de l a necesi dad
de r ecursos hu manos capacit ados, de l os ca mbi os en l a f or ma de trabaj ar y l os nuevos e mpl eos, de
las nuevas posi bili dades de desarroll o i ndi vi dual y hast a de aprendi zaj e con l a i nserci ón de
la co mput adora partiendo desde sus pri nci pi os para poder reali zar ca mbi os o avances dentr o de l a
tecnol ogí a.
Ge neraci ones
Dentr o de l a hi st ori a de l a i nf or máti ca se pueden est abl ecer sei s ti pos de di visi ones o en est e caso
deno mi nadas generaci ones l as cual es son est udi adas para poder anali zar có mo era el
funci ona mi ent o o que era l o que se e mpl eaba las herra mi ent as y mat erial es, en est e caso s u
evol uci ón hast a la act ualidad

Pri mera generaci ón (1938 - 1958)
En est e l apso de ti e mpo l os ordenadores t rabaj aban con vál vul as al vací o, usaban t arjet as perf oradas para
i ngresar l os dat os y l os progra mas, utilizaban cili ndros magnéti cos para al macenar i nf or maci ón e
i nstrucci ones i nt ernas y s e utilizaban úni ca ment e en el
área ci entífica o
milit ar.
6

Segunda generaci ón (1958 - 1963)
La era de l os t ransist ores utilizados para procesar i nf or maci ón, si endo mucho más r ápi dos, pequeños y más
confi abl es que l os t ubos al vací o, nacen l enguaj es de pr ogra maci ón co mo COBOL y FORTRAN, se e mpezó a
utilizar l as comput adoras a nivel comerci al, graci as a l a reducci ón del t amaño de l os ordenadores.

Tercera generaci ón (1964 - 1970)
La apari ci ón de l os ci rcuit os int egrados, per miti ó abarat ar cost os al ti e mpo que se au ment aba l a capaci dad de
procesami ent o y reducí a el t amaño de l as maqui nas.

Cuart a generaci ón (1971 - 1983)
Gr aci as al avance de l a el ectróni ca, nacen l os mi croprocesadores, re mpl azando varios di spositivos de l os
ordenadores convi rtiéndol os en mucho más pequeños y rápidos, creándose l as comput adoras personal es o PC.

Qui nt a generaci ón (1988 - 1999)
I BM present a l a pri mera comput adora personal revol ucionando el sect or i nf or máti co, con l a acel erada
evol uci ón de l a mi croel ectróni ca l a s oci edad i ndustri al ve necesari o poner a l a altura el desarroll o de
soft ware y l os sist e mas con que se manej an l as comput ador as.

Sext a generaci ón (1999 - act uali dad)
Se pr oduce una evol uci ón ya no s ol o en l a evol uci ón de l os or denadores, t ambi én se a mplí a haci a l as redes de
co muni caci ón, l as capaci dades de operaci ón t ecnol ogí a espaci al, i nt eli genci a artificial, t eorí a del caos,
sist e mas dif usos, hol ografí a, transist ores ópti cos, ent re ot ra t ecnol ogí a, que est á desarroll ada o en desarroll o.
( Hi st ori a de l a i nf or mati ca, 2010, pág. 27)
Las co mput adoras est án ca mbi ando nuestras vi das, es por eso que debe mos aprender a utilizarl a
est udi ándol a desde sus pri nci pi os hast a l a act ualidad para de al guna manera no quedar i n mersos
en una nueva f or ma de analfabetis mo. Lo ant erior contri buye a l a creación de nuevos esque mas
soci al es que i ncl uyen novedosas maneras de comer ci ali zaci ón apr ovechando l as facili dades para
co muni carse con t odo el mundo a través de I nt ernet, l a necesi dad de crear l eyes adecuadas a l a
reali dad ci ber néti ca act ual y sobr e t odo l a concepci ón de una nueva manera de r el aci onarse con
nuestros se mej ant es que cont e mpl e una seri e de nor mas éti cas que r egul en l a convi venci a pacífi ca
y cor di al entre l os mill ones de personas que ti enen que utilizar est as avanzadas t ecnol ogí as para
reali zar su trabaj o, est udio, descanso y esparci mi ent o di ari os.
Análisis de l as di sti nt as posi ci ones teóri cas sobre l os procesos i nf or máticos
Dentr o de l a si st e mati zaci ón de l os f unda ment os t eóri cos en necesari o definir y anali zar el t ér mi no
i nfor máti ca así co mo t ambi én l a r obóti ca l os mi s mos que i nt er vi enen en el desarroll o del present e
pr oyect o.
1. 2. 1
Defi ni ci ón de Infor máti ca
Dentr o de l a si st e mati zaci ón de l os f unda ment os t eóri cos en necesari o definir y anali zar el t ér mi no
i nfor máti ca.
‘ ‘La i nfor máti ca es una cienci a que est udi a mét odos, procesos, técni cas, con el fi n de al macenar,
pr ocesar y trans mitir i nf or maci ón y dat os en f or mat o di git al.’ ’ ( Recal de, 2010, 19)
7
Es l a ci enci a que est udi a el trat a mi ent o de l a i nfor maci ón medi ant e medi os aut o máti cos, es decir
la ci enci a que hace uso de mét odos, pr ocesos, t écni cas, que per mit en el al macena mi ent o de
i nfor maci ón en ser vi dores, pr ocesa mi ent o medi ant e uni dades l ógi cas, l a trans mi si ón de dat os
di git al es a través de distint os medi os y dispositi vos de red.
1. 2. 2
Procesos Inf or máti cos
Para defi nir el tér mi no proceso i nfor máti co anali zare mos el si gui ent e criteri o.
Un pr oceso i nf or máti co es una uni dad de acti vi dad que se caract eriza por l a ej ecuci ón de una secuenci a de
i nstrucci ones, un est ado act ual, y un conj unt o de recursos del sist e ma as oci ado. Son creados y eli mi nados por el
sist e ma operati vo, así co mo t a mbi én est e se debe hacer cargo de l a co muni caci ón ent re procesos, pero l o hace a
peti ci ón de otros procesos. (Ismael Caball ero, 2011, 22)
Un pr oceso i nf or máti co puede i nf or mal ment e ent enderse co mo un pr ogra ma en ej ecuci ón,
for mal ment e un pr oceso es una uni dad de acti vidad que se caract eri za por l a ej ecuci ón de una
secuenci a de i nstrucci ones, un est ado act ual, y un conj unt o de recursos de siste mas asoci ados.
1. 2. 3
Hardware
Ahor a est udi are mos el tér mi no de har dware otro t ér mi no i mport ant e para el desarroll o del
pr oyect o.
‘ ‘Se refi ere a t odas l as partes t angi bl es de un si st ema i nf or máti co, sus co mponent es son: el éctri cos,
el ectróni cos, el ectro mecáni cos y mecáni cos. Son cabl es, gabi net es o caj as, periféri cos de t odo ti po
y cual qui er otro el e ment o físi co i nvol ucrado’ ’ ( Kl aus De mbo ws ki, 2012, 10)
Se deno mi na har dwar e a t odos l os co mponent es el ectróni cos sensi bl es que puede t ocar el ser
hu mano, co mo l o son: el CPU, t arj et as, cabl es, tecl ado, mouse, pant all a, i mpr esoras entre otr os
periféri cos de entrada, procesa mi ent o, sali da o almacena mi ent o de l a i nformaci ón.
1. 2. 4
Soft ware
Para defi nir el tér mi no soft ware anali zare mos el sigui ent e criteri o.
Es el equi pa mi ent o l ógi co o soport e l ógi co de un si st e ma i nf or máti co, que co mprende el conj unt o de l os
co mponent es l ógi cos necesarios que hacen posi bl e l a realizaci ón de t areas específicas como l as apli caci ones
i nf or máti cas; t al es co mo el pr ocesador de t ext o, que per mit e al us uari o realizar t odas l as t areas
concerni ent es a l a edi ci ón de t ext os; el ll amado s oft ware de si st e ma, t al co mo el si ste ma operati vo, que
bási cament e per mit e al rest o de l os progra mas f unci onar adecuada ment e. ( Colli ns, 2013. 35)
Soft ware en sí es l a parte l ógi ca de un or denador, es un conj unt o i nt egrado de pr ogra mas que
per mit en al usuari o utilizar su co mput ador si e mpre y cuando el har dware se encuentre en l as
condi ci ones
adecuadas
para
trabaj ar
8
en
conj unt o
con
el
softwar e.
1. 2. 5
Siste mas Aut ó mat as
Dentr o de la sist e mati zaci ón de l os funda ment os teóri cos en necesari o definir y anali zar el tér mi no
Si st e mas Aut ó mat as.
El aut ómat a es l a pri mera máqui na con l enguaj e, es deci r, un cal cul ador l ógi co cuyo j uego de i nstrucci ones
se ori ent a haci a l os si st e mas de evol uci ón secuenci al, es una máqui na, un mecani s mo artifici al pero t a mbi én
puede ser un i nstrument o musical que t oca con ayuda de un mecani s mo ocult o, muy a menudo adopt ando l a
f or ma de un i nstrumentist a que t oca otro i nstrument o. ( Er nest o Acevedo, 2011, 43)
La hi st ori a y evol uci ón de l os aut ó mat as desde mucho ant es de l a ci vilizaci ón gri ega f ati ga l a
me nt e del ho mbr e y r ecorre t odas l as épocas, hast a ll egar a nuestros dí as, arrastrando muchos de
l os pr odi gi os de l a t écni ca del si gl o XX. Baj o f or mas si e mpr e r enovadas que gozarán en el si gl o
XXI.
1. 2. 6
Físi ca de Movi mient o
Int er na ment e se trat a sobre l os funda ment os teóri cos se debe defi nir y est udi ar la físi ca de movi mi ent o.
Es un ca mbi o de l a posi ci ón de un cuerpo a l o l argo del tiempo respect o de un si st e ma de ref erenci a, el
est udi o del movi mi ent o se puede realizar a t ravés de l a ci ne máti ca o a t ravés de l a di námi ca. En f unci ón de
l a el ecci ón del si st e ma de r ef erenci a quedaran defi ni das l as ecuaci ones del movi mi ent o, ecuaci ones que
det er mi narán l a posi ci ón, l a vel oci dad y l a acel eraci ón del cuerpo en cada i nst ante de ti e mpo. Todo
movi mi ent o puede represent arse y est udi arse medi ant e gráficas. Las más habit ual es s on l as que represent an
el espaci o, l a vel oci dad o l a acel eraci ón en f unci ón del ti empo. Es un ca mbi o de l a posici ón de un cuer po a
l o l argo del tie mpo respect o de un sist e ma de ref erenci a. ( Ricar do Gar cí a, 2010, 21)
Se r efi ere al ca mbi o de ubi caci ón en el espaci o a l o l ar go del ti e mpo, t al co mo es medi do por
un obser vador físi co. Un poco más general ment e el ca mbi o de ubi caci ón puede verse i nfl ui do por
las pr opi edades i nt ernas de un cuer po o si st e ma físi co, o i ncl uso el est udi o del movi mi ent o en t oda
su generali dad lleva a consi derar el ca mbi o de di cho est ado físi co.
1. 2. 7
Mecáni ca
Conti nuando con l os t e mas de est udi o es el t urno de l a mecáni ca.
Es l a r a ma de l a físi ca que est udi a y analiza el movi mi ento y reposo de l os cuerpos, y su evol uci ón en el
tiempo, baj o l a acci ón de f uerzas. Moderna ment e l a mecáni ca i ncl uye l a evol uci ón de siste mas fí si cos más
general es que l os cuerpos mási cos. En ese enf oque l a mecáni ca est udi a t ambi én l as ecuaci ones de evol uci ón
temporal de si st e mas físi cos co mo l os ca mpos el ectromagnéticos o l os si st e mas cuánti cos donde pr opi a ment e
no
es
correct o
habl ar
de
cuerpos
f í si cos.
(John
J.
C
raig
,
2012, 67)
9
La mecáni ca es una ci enci a pert eneci ent e a l a física, ya que l os fenó menos que est udi a son físi cos,
por ell o est á rel aci onada con l as mat e máti cas, t a mbi én puede r el aci onarse con l a i ngeni erí a, en un
modo menos ri gur oso.
1. 2. 8
El ectróni ca
La el ectróni ca es uno de l os t e mas más f unda ment al es para el desarroll o del pr oyect o es por est o
que l o anali za mos a continuaci ón.
Ut iliza una gr an vari edad de conoci mi ent os, mat eri al es y di spositivos, desde l os se miconduct ores hast a
l as vál vul as. El di seño y l a gran construcci ón de ci rcuit os el ectróni cos para resol ver probl e mas prácti cos
f or man part e de l a el ectróni ca y de l os ca mpos de l a i ngenierí a el ectróni ca, el ectromecánica y l a i nf or máti ca
en el di seño de s oft ware para s u cont rol. El est udi o de nuevos di spositivos se mi conduct ores y s u t ecnol ogí a
se s uel e consi derar una r a ma de l a físi ca, más concret ament e en l a r a ma de i ngenierí a de mat eri al es.
( Moya, Dougl as, 2013, 58)
Es l a r a ma de l a físi ca y especi ali zaci ón de l a i ngeni erí a, que est udi a y e mpl ea si st e mas cuyo
funci ona mi ent o se basa en l a conducci ón y el control del fl uj o de l os el ectrones u otras partícul as
car gadas el éctri ca ment e.
1. 2. 9
El ectro mecáni ca
Es necesari o defi nir y anali zar la el ectromecáni ca.
Es l a ci enci a ent endi da co mo l a apli caci ón hí bri da que s urge de l a co mbi naci ón si nérgi ca de di sti nt as áreas
del conoci mi ent o, co mo el el ectromagnetis mo, l a el ectróni ca, l a el ectri ci dad y l a mecáni ca. Se apli ca
pri nci pal ment e en mecani s mos el éctri cos, máqui nas i ndustri al es, generaci ón y t ransf ormaci ón de energí a.
( Lui s A Robb, 2013, 79)
Es l a co mbi naci ón de l as ci enci as del el ectromagnetis mo de l a i ngeni erí a el éctri ca y l a ci enci a de
la mecáni ca, es l a di sci pli na acadé mi ca que l a aborda, trat a de l as apli caci ones de l a el ectri ci dad a
la mecáni ca.
1. 2. 10 Inteli genci a Artifi ci al
Para defi nir el tér mi no i nt eli genci a artifici al anali zare mos el si gui ent e criteri o.
En ci enci as de l a co mput aci ón se deno mi na i nt eli genci a artifici al a l a capaci dad de r azonar de un agent e no
vi vo. Es l a ci enci a e i ngeni o de hacer máqui nas i nteli gent es, especi al ment e programas de có mput o
i nt eli gent es. Ta mbi én exi st en di sti nt os ti pos de percepciones y acci ones, que pueden ser obt eni das y
produci das, respecti vament e, por sensores físi cos y sensores mecáni cos en máqui nas, pul sos el éct ri cos u
ópti cos en co mput adoras, t ant o co mo por ent radas y s ali das de bits de un s oft ware y s u ent orno s oft ware.
(John Mc Cart hy, 2011, 40)
La i nt eli genci a artifici al es un área multi disci pli nari a que, a t ravés de ci enci as co mo l a
i nfor máti ca, l o l ógi ca y l a fil osofí a, est udi a l a creaci ón y di seño de enti dades capaces de r azonar
por
sí
mi s mo
utilizando
co mo
10
paradi gma
la
i nt eli genci a
huma na.
1. 2. 11 Robóti ca
Para defi nir el tér mi no robóti ca anali zare mos el sigui ent e criteri o.
1. 2. 11. 1
Defi ni ci ón
En l a act uali dad l a r obóti ca se conoce por s us orí genes hace mil es de años y en l a ci enci a fi cci ón, desde el
pri nci pi o de l os ti e mpos el ho mbre ha deseado crear vi da artifici al, seres que reali cen s us acti vi dades a
través de t areas pesadas que son difícil es de realizar por ell os mi s mo. La r obóti ca es l a ci enci a y l a t écni ca
que est á i nvol ucrada en el di seño, l a f abri caci ón y l a utilizaci ón de r obot s, que e st udi a el di seño y
construcci ón de máqui nas capaces de dese mpeñar t areas realizadas por el ser hu mano o que requi eren del
uso de I nt eli genci a Artifici al. (UNS AAC, 2010, 44)
La r obóti ca per mit e l a co mbi naci ón de di versas di sci pli nas co mo: l a el ectróni ca, i nf or máti ca,
i nt eli genci a artifici al y l a i ngeni erí a de control. Act ual ment e l a r obóti ca ha i do evol uci onando a
pasos agi gant ados y ha dado l ugar al desarroll o de una seri e de di sci pli nas co mo serí a el caso de l a
cirugí a robóti ca.
1. 2. 11. 2 Siste mas de cont rol
Los si st e mas de control es otro t e ma para el desarroll o del pr oyect o es por est o que l o anali za mos
a conti nuaci ón.
Los si st e mas de cont rol, según l a t eorí a ci bernéti ca, se apli can en esenci a para l os or gani s mos vi ví os,
l as máqui nas y l as organi zaciones. Un si st e ma de cont rol est á defi ni do co mo un conj unt o de co mponent es que
pueden regul ar s u pr opi a conduct a o l a de ot ro si st e ma con el fi n de l ograr un f unci onami ent o predet er mi nado,
de modo que se reduzcan l as probabili dades de f all os y se obt engan l os result ados buscados. ( Nor bert Wiener,
2011, 21)
Los r obot s son capaces de i ni ci ar y det ener pr ocesos si n l a i nt er venci ón manual del usuari o. Para
ell o necesit arán r eci bir i nf or maci ón del ext erior, pr ocesarla y e mitir una r espuest a; en un
aut o matis mo di cha r espuest a será si e mpr e l a mi s ma per o en un r obot pode mos t ener diferent es
co mport a mi ent os según las circunst anci as.
1. 2. 11. 2. 1 Siste mas de cont rol de l azo abi ert o
Los si st e mas de control de l azo abi ert o es un t e ma que se debe anali zar para el desarroll o del
pr oyect o.
Es aquel sist e ma en que s ol o act úa el proceso s obre l a señal de ent rada y da co mo result ado una señal de
sali da i ndependi ent e a l a señal de ent rada, pero basada en l a pri mera; est os s on sencill os, l a s ali da y
ent rada s on dif erent es, se l as puede t ocar o no y l a precisión depende de l a previ a cali braci ón del si st e ma.
( Angul o
Cecili o,
2010, 29).
11
Son si st e mas si n r ealime nt aci ón, l a sali da no ti ene efect o sobre el sist e ma, r equi ere un
conoci mi ent o preciso del pr oceso a control ar y l a garantí a del correct o f unci ona mi ent o del
control ador, que no tiene acceso a l a sali da de pr oceso.
1. 2. 11. 2. 2 Siste ma de cont rol de l azo cerrado
Los si st e mas de control de l azo cerrado es otro de l os t e mas que sirven para el desarroll o de di cho
pr oyect o es por est o que l o anali za mos a conti nuaci ón.
Son si st e mas con reali ment aci ón o f eedback. La t o ma de deci si ones del si st e ma no depende s ól o de l a
ent rada si no t ambi én de l a s al i da. Son l os si st e mas en l os que l a acci ón de cont rol est á en f unci ón de l a señal
de s ali da. La s ali da del proceso es utilizada para regul ar l a a mplit ud de s u ent rada, razón por l a que se
deno mi na sist e ma de cont rol en l azo cerrado. ( Angul o Cecilio, 2012, 77).
El si st e ma es más fl exibl e y capaz de r eacci onar si el result ado que est á obt eni endo no es el
esperado; l os si st e mas a l os que pode mos ll a mar r obot s casi si e mpr e son de l azo cerrado, son
co mpl ej os, per o a mpli os en canti dad de pará metros.
1. 2. 12 Característi ca de l os siste mas de control
Dentr o de l os si st e mas de control pode mos observar sus diferent es caract erísticas l as mi s mas que a
conti nuaci ón l as est udi are mos.
 Señal de corri ent e de entrada: Consi derada como estímul o apli cado a un sist e ma desde una f uent e de
energí a extre ma.
 Señal de corri ent e de sali da: Respuest a obt eni da por el sist e ma que puede o no rel aci onarse con l a respuest a
que i mpli caba l a entrada.
 Vari abl e mani pul ada: Es el el e ment o al cual se le modi fica su magnit ud, para l ograr l a respuest a deseada.
Es decir, se mani pul a l a entrada del proceso.
 Vari abl e cont rol ada: Es el el ement o que se desea cont rolar. Se puede decir que es l a sali da del proceso.
 Vari aci ones ext ernas: Son l os f act ores que i nfl uyen en l a acci ón de producir un cambi o de orden correcti vo.
 Fuent e de energí a: Es l a que entrega l a energí a necesari a para generar cual qui er ti po de acti vi dad dent ro
del sist e ma.
 Ret roali ment aci ón: Es una caract erística i mport ant e de l os sist e mas de cont rol de l azo cerrado. Es una
rel aci ón secuenci al de causas y ef ect os entre l as vari abl es de est ado.
Est as caract erísticas f orma n l a f unci onali dad de un conj unt o de di spositi vos encar gados de
ad mi ni strar, or denar, dirigir o r egul ar el co mport ami ent o de otro si st e ma, con el fi n de r educir l as
pr obabili dades de f all o y obt ener l os result ados deseados para control ar equi pos o máqui nas.
12
1. 2. 13 Sensores
Ahor a a conti nuaci ón estudi are mos otro te ma i mport ant e co mo son l os sensores.
Los sensores pueden est ar conect ados a un co mput ador para obt ener vent aj as co mo s on el acceso a una base de
dat os, l a t o ma de val ores desde el sensor, et c. Los dat os de ent rada y de ret roali ment aci ón de l os si st e mas de
cont rol se i ntroducen medi ant e unos di spositivos, nor mal ment e el ectróni cos, que se deno mi nan sensores. Un
sensor es un di spositivo capaz de det ect ar magnit udes físi cas o quí mi cas, lla madas vari abl es de
i nstrument aci ón, y transf or marl as en vari abl es el éctri cas. ( Est el a Dí az López, 2010)
El sensor est á si e mpr e en cont act o con l a vari able de i nstrument aci ón con l o que puede decirse
ta mbi én que es un di spositi vo que apr ovecha una de sus pr opi edades con el fi n de adapt ar l a señal
que mi de para que l a pueda i nt erpret ar otro dispositi vo.
1. 2. 13. 1
Característi cas de un sensor
Si gui endo con el est udio de l os sensores debemos saber cuál es son sus caract erísticas que a
conti nuaci ón se darán a conocer.




Rango de medi da: domi ni o en l a magnit ud medi da en el que puede apli carse el sensor.
Precisi ón: es el error de me di da máxi ma esperado.
Resol uci ón: mí ni ma variaci ón de magnit ud de entrada que puede det ect arse a l a salida.
Rapi dez de respuest a: puede ser un tie mpo fij o o depende de cuánt o vari é l a magnit ud.
La resol uci ón de un sensor es el menor ca mbi o en l a magnit ud de entrada que se apreci a en l a
ma gnit ud de sali da. Si n embar go, l a precisi ón es el máxi mo error esperado en l a medi da.
1. 2. 13. 2
Ti pos de sensores
Exi st en diferent es ti pos de sensores que va mos a est udi ar de acuer do a su funci ón al i gual que el
ti po de vari abl e que t engan que medir o det ect ar.

De cont act o

Ultrasóni cos

Ópti cos

Tér mi cos

De hu medad

Magnetis mo

De i nfrarroj os
Un sensor es un ti po de t ransduct or que transf or ma l a magnit ud que se qui ere medir o contr ol ar, en
otra, que f acilita su medi da. Pueden ser de i ndi caci ón direct a co mo un t ermó met r o de mer curi o o
pueden
est ar
conectados
a
un
i ndi cador
13
posi bl e ment e
a
t ravés
de
un
converti dor anal ógi co a di gital, un co mput ador y un vi suali zador de modo que l os val ores
det ect ados puedan ser l eídos por un hu mano.
Sensores de cont act o
Dentr o de l os ti pos de sensores encontra mos l os sensores de cont act o que a conti nuaci ón
anali zare mos.
Se e mpl ean para det ect ar el f i nal del recorri do o l a posi ción l í mit e de co mponent es mecáni cos. Los pri nci pal es
son l os ll amados fi nes de carrera. Se t rat a de un i nt erruptor que const a de una pequeña pi eza móvil y de una
pi eza fij a que se ll ama NA, nor mal ment e abi ert o, o NC, normal ment e cerrado.
La pi eza NA est á separada de l a móvil y s ól o hace cont act o cuando el co mponent e mecánico ll ega al fi nal de s u
recorri do y acci ona l a pi eza móvil haci endo que pase l a corrient e por el circuit o de cont rol.
La pi eza NC hace cont act o con l a móvil y s ól o se separa cuando el co mponent e mecánico ll ega al fi nal de s u
recorri do y acci ona l a pi eza móvil i mpi di endo el paso de la corri ent e por el circuit o de cont rol. Según el ti po de
fi n de carrera, puede haber una pi eza NA, una NC o ambas. ( Est el a Dí az López, 2006).
Sensores de cont act o t ambi én conoci do co mo bu mper es un con mut ador de 2 posi ci ones con
muell e de r et or no a l a posi ci ón de r eposo y con una pal anca de acci ona mient o más o menos l ar ga
según el model o el egi do. Se usan para det ecci ón de obst ácul os por cont act o direct o.
Sensores ultrasóni cos
Los sensores ultrasóni cos son otro ti po de sensores es por eso que l os vere mos a conti nuaci ón.
El sensor ultrasóni co es uno de l os sensores que l e dan vi si ón al r obot, es deci r, per mite al r obot ver y det ect ar
obj et os. Los sensores que det ect an l a proxi mi dad de al gún obj et o a ci ert a di st anci a, e miti endo un s oni do y
mi di endo el ti e mpo en el que l a señal de mora en regresar, para est o usa el eco del obj et o para t ransf or marl o en
i nf or maci ón. Es deci r e mit en un pul so ultrasóni co cont ra el obj et o a censar y al det ect ar el pul so refl ej ad, se
para un cont ador de tiempo que i ni ci o su cont eo al e mitir el pulso. (Sandri a Juli o, 2011)
Son det ect ores de pr oximi dad que trabaj an li bres de r oces mecáni cos y que det ect an obj et os a
di st anci as de hast a 8m. El sensor e mit e un soni do y mi de el tie mpo que l a señal tarda en regresar.
Sensores ópti cos
Ahor a vere mos l os sensores ópti cos.
Det ect an l a presenci a de una persona o de un obj et o que i nt errumpen el haz de l uz que l e ll ega al sensor.
Los pri nci pal es sensores ópti cos s on l as f ot orresist enci as, l as LDR. Las LDR s on muy útiles en r obóti ca par a
regul ar el movi mi ent o de l os robot s y det ener s u movi mi ento cuando van a t ropezar con un obst ácul o o bi en
di sparar al guna al ar ma. Ta mbi én si rven para regul ar l a i lu mi naci ón artifici al en f unci ón de l a l uz nat ural.
El ci rcuit o que aparece en l a i magen s uperi or derecha nos per mitirí a cont rol ar l a puest a en marcha de una
al ar ma al dis mi nui r l a i nt ensidad l umi nosa que i nci de sobre un LDR.
Un sensor ópti co se basa en el apr ovecha mi ent o de l a i nt eracci ón entre l a l uz y l a mat eri a par a
det er mi nar l as pr opi edades de ést a. Una mej ora de l os di spositi vos sensores, co mpr ende l a
utilizaci ón
de
la
fi bra
ópti ca
co mo
14
el e ment o
de
trans mi si ón
de
la
l uz.
Sensores tér mi cos
Ot r o t e ma que es de gran ayuda para el est udio dentro de nuestro pr oyect o son l os sensores
tér mi cos.
La pri nci pal apli caci ón de l os sensores t ér mi cos es, co mo es l ógi co, l a regul aci ón de si st e mas de cal ef acci ón y
ai re acondi ci onado, ade más de l as al ar mas de prot ección cont ra i ncendi os. Es un di spositivo el éct ri co o
el ectróni co que det ect a t e mperat ura y cuando est o s ucede el ca mbi a s u est ado envi ando una señal a un ci rcuit o
el ectróni co que l o i nf or ma, puede ser:
 Sensores bi met áli cos
 Sensores ter moel éctri cos
 Sensores monolíticos o de silici o
 Sensores piro el éctri cos
En sí l os sensores t ér mi cos o l os sensores de t emper at ura son di spositi vos que transf or man l os
ca mbi os de t e mperat ura en ca mbi os en señal es el éctri cas que son pr ocesados por equi po el éctri co
o el ectróni co.
Sensores de hu me dad
Ahor a dare mos paso al est udi o de l os sensores de hu medad
Se basa en que el agua no es un mat eri al ai sl ant e co mo el aire si no que ti ene una conducti vi dad el éctrica; por esa
razón el r egl a ment o de baj a t ensi ón pr ohí be l a pr esenci a de t omas de corri ent e a l a bañera. Por l o t ant o un par de
cabl es el éctricos desnudos van a conducir una pequeña canti dad de corri ent e si el ambi ent e es hú medo; si
col oca mos un transist or en zona acti va que a mplifi que est a corri ent e tene mos un det ect or de hu medad.
Los sensores de hu medad se apli can para det ect ar el ni vel de lí qui do en un depósit o, o en si st e mas
de ri ego de j ardi nes para det ect ar cuándo l as pl antas necesit an ri ego y cuándo no.
Sensores magnéti cos
Los sensores magnéti cos son otro te ma que va mos a e mpl ear para el desarroll o de est e proyect o.
Det ect a l os ca mpos magnéticos que pr ovocan l os i manes o l as corri ent es el éctri cas. El pri nci pal es el
ll amado i nt errupt or Reed; consist e en un par de l á mi nas met áli cas de mat eri al es f erromagnéti cos meti das en
el i nt eri or de una cápsul a que se at raen en presenci a de un ca mpo magnéti co, cerrando el ci rcuit o. El
i nt errupt or Reed puede s ustit uir a l os fi nal es de carrera para det ect ar l a posi ci ón de un el e ment o móvil, con l a
vent aj a de que no necesit a s er e mpuj ado fí si cament e por di cho el e ment o si no que puede det ect ar l a
proxi mi dad si n cont act o directo. Est o es muy útil cuando i nt eresa evit ar el cont act o físico.
Son caract eri zados por l a posi bili dad de di st ancias grandes de l a con mut aci ón, di sponi bl e de l os
sensores con di mensi ones pequeñas. Det ect an l os obj et os magnéti cos co mo i manes general ment e
per manent es que se utilizan para acci onar el pr oceso de l a con mut aci ón. Los ca mpos magnéti cos
pueden pasar a través de muchos mat eri al es no magnéti cos, el pr oceso de l a con mut aci ón se puede
ta mbi én acci onar si n l a necesi dad de l a exposici ón direct a al obj et o. Us ando l os conduct ores
ma gnéti cos ya sea el hi erro y el ca mpo magnético se puede trans mitir sobre mayores di st anci as
para,
es
decir
poder
ll evarse
la
15
señal
de
áreas
de
alt a
t e mperat ura.
Sensores i nfrarroj os
Por últi mo y no menos import ant e est udi are mos a l os sensores i nfrarroj os.
Exi st en di odos capaces de e mitir l uz i nfrarroj a y t ransist ores sensi bl es a est e ti po de ondas y que por l o t ant o
det ect an l as e mi si ones de l os di odos. Est a es l a base del f unci ona mi ent o de l os mandos a di st anci a; el mando
conti ene di odos que e mit en i nfrarroj os que son reci bi dos por l os f ot otransist ores del aparato.
El sensor es un di spositi vo el ectróni co, mecáni co, quí mi co que mapea un atri but o a mbi ent al
result ando una medi da cuanti zada, nor mal ment e un ni vel de t ensi ón el éctrica, es capaz de medi r
la radi aci ón el ectromagnéti ca i nfrarroj a de l os cuerpos en su ca mpo de visión.
1. 2. 14 Mat e máti ca del sudoku
Dentr o de l os funda ment os t eóri cos en necesari o defi nir y anali zar la mat emáti ca del sudoku.
‘ ‘Desde un ti e mpo at rás est e es un j uego que est á causando f uror. La prensa i ngl esa l o ha l l egado a bautizar
co mo el Cubo Rubi k del si gl o XXI. Cr uci gramas, sopas de letras, est án si endo ree mpl azados por un nuevo
j uego de ori gen nort eameri cano aunque popul ari zado en Japón.
El Su Do Ku es un r o mpecabezas mat e máti co del que se e mpezó a habl ar en 1986 y se di o a conocer
i nt ernaci onal ment e en 2005. Ti ene el aspect o de una parrill a de cruci grama de 9x9 con s us 81cuadrit os o
regi ones agrupados en nueve cuadrados i nt eri ores de di mensi ones 3x3. Al gunas cel das ya conti enen
nú meros, conoci dos co mo númer os dados o a veces pi st as. No se debe repetir ni nguna cifra en una mi s ma
fil a, col umna o s ubcuadrí cula. Un Sudoku est á bi en pl anteado si l a s ol uci ón es úni ca. De al guna f or ma el
Sudoku se basa en l a búsqueda de l a co mbi naci ón nu mérica perf ect a. Hay dif erent es ni vel es de difi cult ad y
l a resol uci ón del probl e ma requi ere paci enci a y ci ert as dot es l ógi cas. Pr of esores de t odo el mundo l o
reco mi endan co mo mét odo para desarroll ar el r azona mi ent o l ógi co. Ade más, cada númer o de l a s ol uci ón
aparece s ol o una vez en cada una de l as t res di recci ones, de ahí el l os nú mer os deben est ar s ol os que evoca
el no mbre del j uego. En realidad, no es obli gat ori o us ar númer os, si no que t a mbi én pueden utilizarse l etras,
f or mas o col ores si n alt erar l as regl as, pero se utilizan númer os por conveni enci a. Aunque l a cuadrí cul a más
co mún sea l a de 9 ×9 con regi ones de 3 ×3, t ambi én se utilizan ot ros t amaños. Ade más, l as regi ones no ti enen
por qué ser cuadradas, aunque general ment e l o s on. Es muy f ácil de expli car y eso es l o que l o hace
tre menda ment e popul ar. De hecho ya s on ci ent os l as pági nas Web que conti enen i nf ormaci ón s obre có mo
resol verl os.’ ’ ( Gary Mc Gui re, 2014, 33)
El Sudoku es un r o mpecabezas nu méri co que se popul ari zó en Japón en 1986 y se di o a conocer
en el á mbit o i nt ernaci onal en 2005. Est e j uego r equi ere de paci enci a y de l a ej ercit aci ón de dot es
i nt el ect ual es que hacen a est e pasati e mpo muy atracti vo.
1. 2. 14. 1 Hi stori a del Sudoku
Dentr o de l o que se trata del sudoku va mos a conocer un poco de có mo se hi zo t an popul ar est e
rompecabezas mat e máti co
‘ ‘Lo más seguro es que el Sudoku se crease a partir de l os t rabaj os de Leonhard Eul er (1707- 1783), f a moso
mat e máti co s ui zo. Est e no habrí a creado el j uego en sí, si no que darí a l as paut as para el cál cul o de
probabili dades. Al gunas f uentes i ndi can que el ori gen del j uego puede sit uarse en Nueva York ( EEUU) a fi nal es
de l os años 1970. Ent onces no se ll amaba Sudoku si no simpl e ment e Nu mber Pl ace ( El l ugar de l os nú meros),
si endo publi cado en l a revist a Mat h Puzzl es and Logi c Pr obl e ms ( Ro mpecabezas matemáti cos y pr obl e mas
16
l ógi cos) de l a e mpresa especializada en r o mpecabezas Del l. No se conoce el no mbre del di señador del pri mer
puzzl e de est e ti po, aunque segura ment e f ue Walt er Mackey, uno de l os di señadores de puzzl es de
Dell. Post eri or ment e Ni koli, e mpresa j aponesa especi alizada en pasati e mpos para prensa, l o export ó a Japón
publi cándol o en el peri ódi co Mont hl y Ni kolist en abril de 1984 baj o el tít ul o "Suji wa dokushi n ni kagi ru", que
se puede t raduci r co mo "l os nú meros deben est ar s ol os" (literal ment e "céli be, soltero"). Fue Kaji Maki,
presi dent e de Ni koli, qui en l e pus o el no mbre. El no mbre s e abrevi ó a Sudoku (su = númer o, doku = s ol o); ya
que es prácti ca co mún en j aponés t omar el pri mer kanji (caract eres e mpl eados en l a ort ografí a j aponesa) de
pal abras co mpuest as para abrevi arl as. En 1986, Ni koli i nt roduj o dos i nnovaci ones que garantizarí an l a
popul ari dad del r o mpecabezas: el nú mero de cifras que vení an dadas est arí a restri ngi da a un máxi mo de 30 y
l os puzzl es serí an "si mét ricos" ( es deci r, l as cel das con cifras dadas est arí an di spuest as de f or ma
si mét ri ca). Tras pequeñas vari aci ones hast a dar con l a f órmul a que hoy es t an popul ar, el Sudoku se ext endi ó
por
la
prensa
j aponesa
y
c o menzó
su
s alt o
al
r est o
del
mundo.
La pri mera versi ón i nf or matizada se regi stró en 1989, por obra de Loadst ar Soft disk Publishi ng, con el no mbre
de Di git Hunt, publi cada en Co mmodore 64, en l o que parece l a pri mera versi ón para or denador. En 1997,
Wayne Goul d, j uez de l a Corte de Hong Kong. Dur ant e unas vacaci ones en el paí s ni pón, encont ró una revi st a
de Sudoku, j uego que t ení a una enor me acept aci ón ent re l os ci udadanos j aponeses. Este es el pri nci pi o de l a
llegada del Sudoku a Eur opa. La of ert a de publi caci ón l e llegó a The Ti mes, en Londres, que publi có el pri mer
pasati e mpo el 12 de novi e mbre de 2004. Tres dí as después, The Dail y Mail copi ó el j uego y t ras él l a pr ácti ca
t ot ali dad de l a prensa brit ánica. Ot ra e mpresa de pasati empos, Kappa, rei mpri mi ó, l os Sudoku de Ni koli en
Ga mes Magazi ne con el nombre Squared Away. Act ualment e vari os peri ódi cos nortea meri canos de ti rada
naci onal publi can el puzzl e en s us pági nas. I ncl uso l a co mpañí a ori gi nal, Dell, edit a 2 r evist as especi alizadas:
Ori gi nal Sudoku y Extre me Sudoku.
Lo que est á cl aro es que 2005 es el año del Sudoku. En verano ll egó a l a t el evisi ón. La pri mera e mi si ón f ue
realizada por el canal Sky One brit áni co. Nueve equi pos con nueve j ugadores cada uno. Los t el espect adores
t ambi én podí an parti ci par, de f or ma i nt eracti va. Si n e mbargo el progra ma no t uvo el éxit o esperado, poni endo
en evi denci a l a dificult ad de adapt ar est e pasati e mpo a una e mi si ón t el evisi va. Lo que s i se consi gui ó f ue hacer
el Sudoku más grande del mundo, en una coli na cerca de Brist ol., con 84 met ros de l argo.’ ’( Gus Coyot e,
2011, 72)
Est e r o mpecabezas f ue creado alrededor de 1970 no con el pr opósit o de ser un puzl e si no más bi en
por i nt ent ar dar sol uci ón a un cál cul o de pr obabili dades se desconoce t ot al ment e sobre l a persona
que haya hecho el pri mer j uego de est a t e mática después de t odo est o una e mpr esa j aponesa
deci de hacer uso de est e r o mpecabezas dando como r esult ado al gunas pequeñas confr ont aci ones
sobre el no mbr e para di cho j uego es por est o que por decirl o así se l ogr ó resumi r a sudoku donde
su si gnifi ca nú mer o y doku sol o, dando así el i ni ci o de l as diferent es publicaci ones en peri ódi cos y
revi st as e mpezando un nuevo pasati e mpo para l as personas.
Val oraci ón criti ca
Es pri mor di al para el desarroll o de l a present e i nvesti gaci ón t ener present e t odos y cada uno de l os
concept os que funda ment an t eóri ca ment e las vari abl es.
Dentr o del desarroll o de nuestro pr oyect o se encuentra l os si st e mas aut ó mat as l os mi s mos que
poseen l a caract erística de moverse razón por l a cual va ori ent ada a l os sist e mas de evol uci ón
secuenci al, por est a caract erística de moverse de nuestro pr oyect o debe mos pr of undi zar sobr e el
est udi o en cuant o a l a física de movi mi ent o ya que se present a el ca mbi o de l a posi ci ón del cuer po
a l o l ar go del ti e mpo r espect o de un si st e ma de r eferenci a, l a el ectromecáni ca es i ndi spensabl e
para nuestro pr oyect o combi nando dos ci enci as co mo l a mecáni ca y l a el ectróni ca l a f unci onali dad
17
de t odo est e conj unt o es para ver que ener gí a se debe apli car para que nuestro cuer po se pueda
mover.
Una vez r eali zado t odos est os análisis y pr ocesos hace mos uso de l a i nt eli genci a artifici al para que
nuestro pr oyect o pueda t ener l a capaci dad de r azonar de una f or ma si mil ar a l a de un ser hu mano,
para poder darl e una vi da artifici al a nuestro pr oyect o i mpl e ment a mos l o que es l a r obóti ca y par a
ver fi nal ment e su conducta j unt o con l a prueba a fall os est án l os sist e mas de control.
El desarroll o del present e pr oyect o de t esis tiene con fi nali dad dar a conocer l os diferent es
di spositi vos y con su r especti va confi guraci ón en el área de r obóti ca, es con el fi n de que l a
uni versi dad y l os est udi ant es de l a carrera de Si ste mas, se i ncenti ven con la i nvesti gaci ón en est a
área es por est o que r ealizado l as i nvesti gaci ones perti nent es y me he basado sobre aut ores que
sean de f ácil co mpr ensi ón t ant o para mí co mo para l os est udi ant es que quieran t o mar co mo base
mi pr oyect o para poder reali zar más pr oyect os a fut ur o.
Concl usi ones parci al es del capít ul o I
 En
el capít ul o se obser vó el ori gen y pr ogreso de l os diferent es enf oques t eóri cos de l os
sist e mas i nf or máti cos, especifi cando aspect os i mport ant es para l a el aboraci ón de l a present e
pr opuest a, per miti endo empr ender el probl e ma y dando sol uci ón al mi s mo.
 Bri nda l os conoci mi ent os t eóri cos necesari os que se pueden poner en pr ácti ca per miti éndonos
el desarroll o t ecnol ógi co, l a creati vi dad, di seño e i mpl e ment aci ón del pr oyect o dando s ol uci ón
al rompecabezas sudoku por medi o de un dispositivo aut ó mat a co mo es en est e caso.
 Ofr ece a l os est udi antes nuevos conoci mi ent os t ecnol ógi cos, el cual per mit e que desarroll en l a
creati vi dad,
di señado
e
i mpl e ment ado
18
dentro
de
la
i nstit uci ón.
CAPÍ TULO II. MARCO METODOLÓGI CO
2. 1. Caracteri zaci ón de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes Uni andes extensi ón
Tul cán.
La Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes ext ensi ón Tul cán, est á ubi cada en el Sect or de
Sant a Rosa de Taques, es una i nstit uci ón de educaci ón que ti ene características de enti dad de
derecho pri vado y l ai co, con personerí a j urí di ca, aut ono mí a ad mi ni strati va y fi nanci era, que ofrece
una f or maci ón i nt egral a sus est udi ant es nacional es y extranj eros. Cuya vi si ón es ser una
i nstit uci ón r econoci da a ni vel naci onal e i nt er naci onal por su cali dad, ma nt eni endo entre sus
fort al ezas un cuer po docent e de alt o ni vel acadé mi co y un pr oceso de f or maci ón pr ofesi onal
centrada en el est udi ant e.
Act ual ment e l a uni versi dad UNI ANDES ext ensi ón Tul cán, bri nda carreras debi da ment e
abali zadas por el Senescyt tal es como:

Si st e mas e i nfor mática

Cont abili dad y auditorí a

Derecho

Enfer merí a
2. 1. 1. Misi ón de l a carrera de Si ste mas
So mos unas carrera de l as Ci enci as Tecnol ógi cas, que ti ene co mo pr opósit o f or mar pr ofesi onal es
y e mpr endedores, con sóli dos conoci mi ent os en el área de l as ci enci as comput aci ón, para resol ver
pr obl e mas r el aci onados con el trat a mi ent o de l a i nf or maci ón, con estri cta r esponsabili dad soci al
baj o una visi ón éti ca y hu maní sti ca para contri buir con el desarroll o i nt egral del país.
2. 1. 2. Vi si ón de l a carrera de Si ste mas
Ser una carrera reconoci da a ni vel naci onal e i nt ernaci onal, por l a cali dad y co mpetiti vi dad de s us
docent es y gr aduados, con alt o dese mpeño profesi onal enf ocado al área de co mput aci ón e
i nfor máti ca que trasci enda por su r el evanci a en i nvesti gaci ón y desarrollo de pr oyect os t écni cos
me di ant e el uso efi ci ent e de l as Ci enci as de la comput aci ón en benefi ci o de la soci edad.
2. 2. Descri pci ón del procedi mi ent o met odol ógi co para el desarroll o de la i nvesti gaci ón
Para el pr oceso met odol ógi co para el desarrollo de l a i nvesti gaci ón est á en f unci ón de l os
si gui ent es
el e ment os:
19
2. 2. 1. Modali dad de i nvesti gaci ón
La present e t esis de grado, adopt an l as modali dades de i nvesti gaci ón cualitati va y cuantitati va.
En el paradi gma cuantitati vo se dest acan el e ment os pr opi os de l a i nvestigaci ón de ca mpo co mo:
pobl aci ón, muestra, variabl es y part e de l a estadí stica. Los dat os se l os obt uvo a t ravés de
encuest as apli cadas a l os est udi ant es de l a carrera de sist e mas de l a uni versidad Uni andes.
En el paradi gma cualitati vo se r eali za un análisis de i nvesti gaci ón t eóri ca y sí nt esis de l a
i nfor maci ón r ecopil ada. Después de haberse anal izado l os dat os obt eni dos se ve l a necesi dad de
i mpl e ment ar un l aborat ori o de r obóti ca, el cual ayudara a l os est udi ant es de l a carrera de si st e mas
de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes de l a ci udad de Tul cán a abor dar nuevos
conoci mi ent os en sist e mas robóti cos.
2. 2. 2. Ti pos de i nvesti gaci ón
En el desarroll o de l a t esis, se e mpl ean diferentes ti pos de i nvesti gación que
se det all an a
conti nuaci ón:
Investi gaci ón bi bli ográfi ca
Se r eali zan i nvesti gaci ones basadas en li br os e i nt ernet, l os mi s mos que per mit en desarroll ar el
mar co t eóri co de la present e tesis.
Investi gaci ón de ca mpo
En est e ti po de i nvesti gaci ón se r eali za un est udi o cuantitati vo-cualitativo, recopil ando dat os y
funda ment ando l a propuest a.
Investi gaci ón apli cada
Est a i nvesti gaci ón i nt egra l a t eorí a con l a prácti ca, per miti endo el desarroll o de l a pr opuest a. Est a
i nvesti gaci ón se l a encuentra en l a construcci ón del di spositi vo aut ómat a, apli cando conoci mi ent os
adquiri dos en el transcurso del ni vel acadé mi co.
Investi gaci ón Descripti va
Se e mpl ea para descri bir el funci ona mi ent o del robot, l os manual es técni co, el de usuari o y t oda
una seri e de descri pci ones sobre la diseño, programaci ón y ensa mbl ado que constit uyen al
Investi gaci ón Correlaci onal
Per mit e l a rel aci ón entre l as vari abl es uni endo l a t ecnol ogí a que ti ene el robot en conj unt o con l a
teorí a que se apli ca para poder desarroll arlo; para opti mi zar l a vari abl e dependi ent e.
20
2. 2. 3. Pobl aci ón y muestra
2. 2. 3. 1. Pobl aci ón
La pobl aci ón es obj et o de i nvesti gaci ón que co mprende a dos se mestres de l a carrera de sist e mas
de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes Uni andes ext ensi ón Tul cán, l os cual es son:
Tabl a Nº 01: Pobl aci ón
ESTUDI ANTES
Nro.
Si st e mas VII
11
Si st e mas I X
7
18
Tot al
Fuent e: Li st ado de est udiant es de Uni andes Tul cán
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
2. 2. 3. 2. Muestra
Para l a present e i nvesti gaci ón se r ecoge una pequeña pobl aci ón de 18 estudi ant es de l a carrera de
sist e mas de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes ext ensi ón Tulcán.
2. 2. 4. Mét odos, técni cas e i nstrume nt os de i nvesti gaci ón
Los mét odos de i nvesti gaci ón e mpl eados son de caráct er e mpíri co y teóri co del conoci mi ent o.
2. 2. 4. 1. Mét odos e mpí ricos
La i nvesti gaci ón e mpí ri ca es un model o de i nvesti gaci ón que se basa en l a experi ment aci ón y l a
l ógi ca e mpí ri ca, es el más utilizado en el ca mpo de l as ci enci as soci al es y en l as ci enci as nat ural es.
Entre l os mét odos e mpíricos de i nvesti gaci ón, se tiene:
2. 2. 4. 2. Observaci ón ci entífi ca
Est e mét odo se l o utiliza para det ect ar con precisi ón el pr obl e ma de i nvesti gaci ón y pl ant ear l a
pr opuest a de sol uci ón al mi s mo. Es un el e ment o f unda ment al para obt ener l a mayor canti dad de
i nfor maci ón, ya que gr an part e de l os conoci mi ent os se l os adqui ere a través de l a t écni ca de l a
obser vaci ón.
21
2. 2. 4. 3. Vali daci ón por expert os
La vali daci ón de l a t esis se l a r eali za medi ant e expert os del área de si st emas, con el fi n de darl e
una val oraci ón cualitati va y cuantit ati va al mis mo.
2. 2. 5. Mét odos teóri cos
A t ravés de l os mét odos teóri cos se defi nen l as relaci ones esenci al es del obj eti vo de i nvesti gaci ón,
l os cual es son utilizados para l a co mpr esi ón de l os hechos y para l a f or mulaci ón de l a hi pót esis de
la i nvesti gaci ón. Entre ellos t ene mos:
2. 2. 5. 1. Mét odo analítico- si ntéti co
Est e mét odo per mit e el análisis y l a sí nt esis de l os el e ment os t eóri cos rel aci onados con l a t esi s de
grado.
2. 2. 5. 2. Mét odo i nductivo- deducti vo
Est e mét odo part e de est udi os general es para l legar a est udi os parti culares o vi ceversa. En l a
present e t esis, l a apli cación de est e mét odo, se basa en l a el aboraci ón del mar co t eóri co, el mi s mo
que se l o hace de manera deducti va y el desarroll o de la propuest a de manera i nducti va.
2. 2. 5. 3. Mét odo sisté mi co
Est e mét odo per mit e apli car l a t eorí a de sist e mas de i nf or maci ón en l a el abor aci ón y
estruct uraci ón del i nfor me fi nal de la tesis de grado.
2. 2. 6. Técni cas de i nvesti gaci ón
Las t écni cas para recopilaci ón de dat os son l a encuest a y l a entrevi st a. Para l a encuest a se utiliza el
cuesti onari o o t est y para l a entrevist a se e mpl ea l a guí a de entrevist a. En l a present e t esi s de
utiliza úni ca ment e la técni ca de la encuest a.
2. 2. 6. 1. Encuest a
Est a t écni ca se utiliza para adquirir i nf or maci ón de l os di versos punt os de vi st a de l os est udi ant es
de l a carrera de sist e mas.
2. 2. 7. Instrume nt os de investi gaci ón
2. 2. 7. 1. Cuesti onari o
Est e i nstrument o de i nvesti gaci ón es un conj unt o de pregunt as sobre hechos o aspect os que
per mit e obt ener i nf or maci ón oport una y necesaria, l a cual se obt uvo gr acias a l a col aboraci ón de
l os
est udi ant es
de
la
22
carrera
de
sist e mas.
2. 3. Interpret aci ón de Res ultados
Encuest a diri gi da a l os est udi ant es de l a carrera de sist e mas de l a Uni versi dad Regi onal Aut óno ma
de l os Andes ext ensi ón Tul cán.
Pregunt a Nº 01: ¿Pi ensa que la robóti ca es una parte funda ment al para el desarroll o de
apli caci ones t ecnol ógi cas en Uni andes Tul cán?
Identificador
SI
NO
Tal vez
Tot al
Fr ecuenci a
18
-
-
18
Por cent aj e
100 %
-
-
100 %
Tabl a Nº 02
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Co mo se obser va t oda pobl aci ón encuest ada está de acuer do en que l a r obóti ca es una part e
funda ment al para el desarroll o de apli caci ones tecnol ógi cas, ya que esta es una mat eri a muy
i mport ant e dentro de l os si st e mas i nf or máti cos l a cual deberí a ser i mpartida desde el pri nci pi o de
la carrera.
Pregunt a Nº 02: ¿Usted como est udi ant e de la carrera de sist e mas conoce de proyect os
i nfor máti cos o tesis en base a la robóti ca que se hayan desarroll ado en l a Uni andes Tul cán?
Identificador
SI
NO
Tot al
Fr ecuenci a
12
6
18
Por cent aj e
67 %
33 %
100 %
Tabl a Nº 03
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Se obser vó que l a mayoría de la pobl aci ón encuest ada tienen conoci mi ent os sobre l os pr oyect os
de robóti ca y pocos de ell os no conocen de que se trat a o co mo fuer on desarroll ados. Con l a
23
creaci ón de un l aborat ori o en l a carrera de sist emas se ayudarí a a que los est udi ant es puedan
obt ener nuevos conoci mi ent os sobre l os pr oyect os
Pregunt a Nº 03: ¿Considera ust ed i mport ant e l a creaci ón de un l aborat ori o de robóti ca para la
carrera de Sist e mas en Uni andes Tul cán?
Identificador
SI
NO
Tal vez
Tot al
Fr ecuenci a
16
1
1
18
Por cent aj e
88 %
6%
6%
100 %
Tabl a Nº 04
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Obser va mos que l a gran ma yorí a de l a pobl aci ón encuest ada est á de acuerdo en que se i mpl e ment e
un l aborat ori o en el área de r obóti ca, ya que contri buye con el f ut ur o de l os est udi ant es y de l a
mi s ma Uni versi dad. El rest o de l a pobl aci ón pi ensa que es poco oportuno que se cree un l a
laborat ori o en el área de Si st e mas.
Pregunt a Nº 04: ¿Le gustarí a ensa mbl ar, diseñar y pr ogra mas un pr opi o robot ?
Identificador
SI
NO
Tot al
Fr ecuenci a
18
-
18
Por cent aj e
100 %
-
100 %
Tabl a Nº 05
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Se obser va que a t odos l os est udi ant es l es gust arí a di señar su pr opi o r obot ya que l es per mitirí a
dot ar a l a uni versi dad de diferent es di spositi vos aut ó mat as, con est o el docent e podrí a utilizar el
robot co mo una herra mi ent a educati va de aprendi zaj e, para i mpartir l os conoci mi ent os en di seño y
pr ogra maci ón de una forma más t écni ca.
Pregunt a Nº 05: ¿ Ti ene conoci mi ent os sobre l a funci onali dad o l a pr ogra maci ón necesari a par a
poder
poner
en
prácti ca
24
sobre
un
r obot ?
Identificador
SI
NO
Tot al
Fr ecuenci a
9
9
18
Por cent aj e
50 %
50 %
100 %
Tabl a Nº 06
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
La mi t ad de l os est udi ant es encuest ados di cen tener conoci mi ent os necesari os y l a otra mi t ad
di cen no t ener l os conoci mi ent os necesari os de que pr ogra maci ón se utiliza para l os pr oyect os de
robóti ca, es preciso que se i ncenti ve a l os estudi ant es con un l aboratori o, para que con s us
capaci dades puedan desarroll ar un r obot a través de l a pr ogra maci ón y l os act ual es conoci mi ent os
tecnol ógi cos.
Pregunt a Nº 06: ¿ Cómo est udi ant e de l a carrera de si st e mas l e gust arí a que se apli que
conoci mi ent os de robóti ca e i nt eli genci a artifici al para la el aboraci ón de siste mas robóti cos?
Identificador
SI
NO
Tot al
Fr ecuenci a
17
1
18
Por cent aj e
94 %
6%
100 %
Tabl a Nº 07
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Se obser va que l a mayoría de l os est udi ant es encuest ados est án de acuerdo en que l a carrera de
sist e mas apli que conoci mi ent os de robóti ca e i nteli genci a artifici al en l a creaci ón de robot s, ya que
así se obti ene nuevos conoci mi ent os tecnol ógi cos y l os est udi ant es se i ncenti van en reali zar un
robot como t esis de grado, apli cando l os conoci mient os aprendi dos a l o largo de l a carrera.
Pregunt a Nº 07: ¿Con l a el aboraci ón del robot para sol uci ón del rompecabezas sudoku cree ust ed
que se contri buirá con el desarroll o de apli caci ones tecnol ógi cas en Uni andes Tul cán?
25
Identificador
SI
NO
Tot al
Fr ecuenci a
18
-
18
Por cent aj e
100 %
-
100 %
Tabl a Nº 08
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Análi sis e i nterpret aci ón de dat os
Se obser va que t odos l os est udi ant es encuest ados si creen en que l a el aboraci ón del robot para
sol uci ón del rompecabezas sudoku contri buirá con el desarroll o de aplicaci ones tecnol ógi cas,
utilizando estrat egi as i nt egradoras para la enseñanza y el aprendi zaj e de l os est udi ant es, y sirve de
ayuda a l os docent es para poder i ncre ment ar más dispositi vos en pr oyect os de t esis ade más de
que en un fut ur o podrí an ser present ados en casas abi ert as fuera y dentro de la i nstit uci ón.
Concl usi ones de resultados
De acuer do a l os result ados obt eni dos de l as encuest as reali zadas es muy f avorabl e poder
reali zar est e ti po de t esis ya que se contri buye al desarroll o de apli caci ones t ecnol ógi cas y a l a
vez dar paso a l a creación de un l aborat ori o de robóti ca dentro de l a i nstit uci ón l ogrando con
est o i mpl e ment ar l os dispositi vos desarroll ados dentro de la mi s ma.
2. 4.
Met odol ogí a del desarroll o del di spositi vo aut ó mat a progra mado de sol uci ón de
sudoku.
2. 4. 1.
Análisis/ diseño
El obj eti vo es desarroll ar el di seño ar quit ect óni co de l os si st e mas, utilizando l os requeri mi ent os
obt eni dos. El di seño ar quit ect óni co se engl oba dos co mponent es: l os dat os y l os pr ocesos, l os
cual es serán anali zados y diseñados desde una perspecti va concept ual a una físi ca.
El análisis es un conj unt o o di sposi ci ón de pr ocedi mi ent o o pr ogra mas rel aci onados de manera
que j unt os f or man una sol a uni dad. Un conj unto de hechos, pri nci pi os y r egl as cl asifi cadas y
di spuest as de manera or denada mostrando un pl an l ógi co en l a uni ón de l as part es.
En el di seño se defi ne el pr oceso de apli car ci ert as t écni cas y pri nci pi os con el pr opósit o de defi nir
un di spositi vo, un pr oceso o si st e ma, con sufi ci entes det all es co mo para emi tir su i nt er pret aci ón y
reali zaci ón físi ca.
Se encuentra 4 acti vi dades:
26

Anali zar y di señar procesos: En l as operaci ones del negoci o y l os requeri mi ent os de
funci ona mi ent o, se t o ma en cuent a el pr opósit o de det er mi nar l a f or ma en que debe f unci onar el
sist e ma.

Anali zar y di señar l os dat os: Con l os r equeri mi ent os de i nf or maci ón se debe or gani zar l os
di sti nt os model os de datos que nos ayudan a di señar l a base de dat os que hagan f alt a para que el
sist e ma funci one de acuerdo al model o de funci ona mi ent o.
 Di señar y organi zar l os co mponent es físi cos: Todo co mponent e físico co mo pl antilla, base
de dat os hacen posi bl e la funci ón del sist e ma de acuer do al model o de funci ona mi ent o.
 Pl anifi car el desarroll o de l os co mponente físi cos: Acti vi dad en la cual pl anifi ca mos l a
for ma en que pueden ser construi dos e i mpl eme nt ados l os co mponentes físi cos de una f or ma
rápi da y pr oducti va.
2. 4. 2.
Construcci ón
Dentr o de est a fase de construcci ón exi st en diferent es acti vi dades:
 De nt ro de i nfraestruct ura: Se desarroll a y or gani za l a i nfraestructura que per mit e cu mplir
las tareas de construcci ón en l a for ma más pr oducti va posi bl e.
 Adapt aci ón de paquetes: Cada co mponent e del paquet e será revi sado en f or ma exhausti va
por el equi po analist a- usuari o, con el fi n de conocer y co mpr ender t odos l os aspect os del paquet e.

Des arroll o de uni dades de di seño i nteracti vas: Las uni dades de di seño i nt eracti vas, son
pr ocedi mi ent os que se cumpl en o se ej ecut an a través de un di al ogo usuari o/ sist e ma.

Des arroll o de uni dades de di seño manual es: I ncl uyen l as t areas que se ej ecut an en f or ma
ma nual que se i ncl uyen dentro de l os pr ocedi mi ent os ad mi ni strati vos. Las acti vi dades ti enen co mo
obj eti vo central del desarroll o t odos l os pr ocedi mi ent os ad mi ni strati vos que r odean y gober narán
la utilizaci ón de l os component es co mput ari zados desarroll ados en l a fase de di seño det all ado y
construcci ón.
2. 4. 3. I mpl e me nt aci ón
En est a fase una vez i mple ment ado el di spositi vo se pr ocederá a pr ogra mar en Lego EV3, est e una
vez se encar gara de cont rol ar el cerebr o l o cual per mitirá reali zar diferentes ej ecuci ones a t ravés
de l os sensores y l os ser vo mot ores i nst al ados en el robot.
2. 4. 4. Pruebas
En est a fase, l as diferentes uni dades de di seño han si do desarroll adas y pr obadas por separado.
Dur ant e su desarroll o, el si st e ma se e mpl ea de f or ma experi ment al para asegurar que el soft ware
27
no f all e y f unci one de acuer do a sus especifi caci ones de l a manera que l os usuari os esperan que l o
haga. Para eval uar el desenvol vi mi ent o del si st e ma, en est a fase se ll evan a cabo vari os ni vel es de
pr ueba.
 Funci onali dad: Pr ueba desde el punt o de vist a de l os requeri mi ent os funci onal es
 De sist e ma: Pr ueba desde l os ni vel es de cali dad del sist e ma y de dese mpeño.
 De i nt egraci ón: Pr ueba de i nt erfaces
2. 5.

Concl usi ones parci al es del capít ul o II
Est e capít ul o describe l a met odol ogí a e mpl eada, l os ti pos de i nvesti gaci ón utilizados y l os
diferent es mét odos, t écni cas e i nstrument os apli cados, l os cual es son de gran i mport anci a para l a
el aboraci ón del di agnóstico y l a propuest a de i nvesti gaci ón.

Se apli ca l a i nt egraci ón de a mbos paradi gmas que expli can l a esenci a paradi g máti ca
met odol ógi ca entre l o cuantitati vo y l o cualit ativo, l a modali dad cualitati va se caract eri za por l a
apli caci ón de l os mét odos t eóri cos, mi entras que l a modali dad cuantitati va apli ca mét odos
e mpíri cos de r ecol ecci ón de i nf or maci ón y de i nt erpret aci ón medi ante model os mat e máti cos
est adí sticos en l os cual es se ha utilizado t abl as para el análisis e i nt erpret ación de result ados.
 En l o r eferent e a l as encuest as reali zadas a est udi ant es de l os ni vel es superi ores de l a carrera
de si st e mas, el 100 % dest aca l a i mport anci a de elaborar un di spositi vo aut ómat a pr ogra mado que
per mit a sol uci onar el r ompecabezas sudoku, y l a necesi dad de i mpl e ment ar un l abor at ori o de
robóti ca
que
contri buya
al
avance
28
en
la
i nvestigaci ón
t ecnol ógi ca.
CAPÍ TULO III. DESARROLLO DE LA PROPUESTA
3. 1. Tít ul o de l a Propuesta.
Robot aut ómat a pr ogra mado de resol uci ón del rompecabezas mat e máti co sudoku.
3. 2. Obj eti vo de l a Propuest a
Contri buir con el desarroll o t ecnol ógi co e i nvesti gati vo para l a el aboraci ón del di spositi vo
parti endo desde el análisis del sist e ma el ectróni co hast a llegar a cumplir la met a.
3. 3. Caracteri zaci ón de l a Propuest a
La pr opuest a est á ori ent ada a l a i mpl e ment aci ón de un r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del
sudoku que contri buya en el desarroll o de apli caci ones tecnol ógi cas de Uniandes Tul cán.
La pr esent e i nvesti gaci ón se basa en desarroll ar y pr ogra mar una pl at af or ma r obóti ca, que pueda
ser capaz de r eali zar activi dades a través de l a i nteli genci a artifici al apli cando r obóti ca, para ell o
se reali zará el ensa mbl aje de un r obot aut ó mat a progra mado de sol uci ón del sudoku el cual pueda
det ect ar f or mas grafi cadas en papel, envi ar por me di o del recept or l a i nfor maci ón capt urada a l a
apli caci ón, para su post eri or procesa mi ent o y ej ecuci ón de l a acti vi dad.
La fi nali dad de est a pr opuest a es mej orar est a área en l a carrera de Si st e mas de l a Uni versi dad con
el pr opósit o de que esta apli caci ón i nf or máti ca y t odos l os di spositivos fí si cos y equi pos
necesari os para su f unci ona mi ent o se desarroll en y se i mpl e ment en en benefi ci o de est udi ant es,
docent es y l a comuni dad.
De est a manera se cu mpl e con uno de l os pr opósit os pri nci pal es de l a carrera de Si st e mas, el cual
es i nnovar t ecnol ógi came nt e e i nvesti gar sol uci ones y alt ernati vas que apli cadas al medi o
educati vo, den sol uci ón a probl e mas con i deas prácti cas.
En defi niti va l a r eali zaci ón de l a pr opuest a conll eva a pr o mover que en el f ut ur o otras
generaci ones de est udi ant es se moti ven y est én di spuest os a i ncursi onar en el ca mpo de l a
robóti ca, l ogrando de esta manera que l a Uni versidad en sus áreas de enseñanza t écni ca se afi ance
aún
más.
29
3. 4. Desarroll o det all ado de l a propuest a
3. 4. 1. Análisis
Probl e ma
Baj o desarroll o i nvesti gati vo.
Requeri mi ent o
Realizar
i nvesti gaci ón
preli mi nar
para
det er mi naci ón de l os requeri mi ent os del sist e
act ual.
Conoci mi ent o general de robóti ca
Profundi zar más sobre el te ma de l a Robóti ca.
No exi ste un l aborat orio de robóti ca
Ensa mbl ar dispositi vos aplicando conoci mi e n
requeri dos para poder di sponer un laborat ori o
robóti ca dentro de la Uni versi dad.
Tabl a Nº 09
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
3. 4. 2 Di seño
En est a fase se muestra los el e ment os físi cos del siste ma act ual.
Gr afi ca Nº 1
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
Es pecifi caci ones Técni cas del Hardware y Software utilizado EV3.
La pl at afor ma robóti ca que se utilizó para desarroll ar est a i nvesti gaci ón es el Lego Mi ndst or ms
EV3.
30
3. 4. 2. 1 Co mponent es de EV3
Característi cas de Hardware
 Pr ocesador ARM9 con me mori a Fl ash de 16 MB, 64 MB de RAM y me mori a a mpli abl e con
tarj et as mi ni SD hast a 32 GB.
 Nuevo puert o USB 2.0 para dispositi vos opci onal es: llave Wi Fi, WebCa m, et c.
 Posi bl e conect ar en dai sy-chai n hast a 4 l adrill os por l os puert os USB y progra marl os t odos
co mo si fueran uno sól o.
 4 puert os para sensores y 4 puert os para servomot ores
 Ladrill o i nt eli gent e con pant all a más grande y altavoz mucho más pot ente.
 I nt erfaz adi ci onal de bot ones, con il umi naci ón trasera, para i ndi car t odos l os posi bl es est ados.
 Requi ere 6 pil as AA o la bat erí a de 2050 MHz y car gador opci onal es
 3 Int eracti vos Ser vo Mot ores: 2 grandes y 1 me di ana, a mbos tienen codifi cadores.
 1 sensor de t oque
Di agra ma del robot autó mat a progra mado de sol uci ón del sudoku
Har dware
2
4
6
1
3
7
4
5
6
2
2
Gr afi ca Nº 2
Fuent e: htt p:// phys. or g/ ne ws171179534. ht ml
1.
Cerebr o
2.
Ser vo mot ores
3.
Part es para l a conexión del dispositi vo
4.
Cabl es para l a conexión
5.
Sensor RGB
6.
Arti cul aci ones para movi mi ent o
31
7.
Sensor i nfrarroj o
El Robot conti ene una estruct ura i nt er na que es l a encar gada de darl e f or ma y sost ener sus
co mponent es, l a cual está constit ui da por nu mer osos mat eri al es, co mo plástico, met al es, para l a
construcci ón del robot hay que t ener en cuent a punt os i mport ant es que son:
 Cerebro.
El circuit o pri nci pal o de control es el cerebr o del r obot, el cual est á f orma do por co mponent es
el ectróni cos; est e r obot va a r eali zar l a si mul aci ón de movi mi ent os medi ant e vari os ti pos de
sensores.
Las t arj et as el ectróni cas i mpl e ment an el si st e ma que ad mi ni stra l os periféricos de entrada y sali da
a control ar, en est as t arjet as se ubi can l os mi crocontrol adores y dentro de est as l os pr ogr a mas
ej ecut abl es que se encargan de pr ocesar l a i nfor maci ón del mundo exteri or que a l a vez s on
pr oporci onados por l os diferent es sensores i mpl eme nt ados en el Robot.
Est e cerebr o es de model o EV3, que conti ene 8 puert os en l os cual es van conect ados l os diferent es
sensores, así co mo t a mbi én l os ser vo mot ores para que de est a manera puedan trans mitir l a
i nfor maci ón necesari a al cerebr o y así pr ocese l a i nf or maci ón r equeri da y per mit a que el r obot
reali ce l os respecti vos movi mi ent os.
Gr afi ca Nº 3
Fuent e: htt p:// www. xataka. co m/ r oboti ca/l ego- mi ndst or ms-ev3-se- present a-con- un- gui no-a-i os- yandr oi d
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
Una vez que se conoce el ti po de cerebr o que está encar gado de guar dar y pr ocesar l as lí neas de
co mandos pr ogra madas; se pr ocede a ensa mbl arl o, se puede ver có mo est á i ncor porado en el
robot; el cerebr o controla t odos l os movi mi ent os ej ecut ados por l os pr ogra mas guar dados en el
mi s mo.
32
Cabl es de conexi ón al cerebro pri nci pal
Me di ant e l os cabl es se conect arán l os ser vo mot ores y sensores con el cerebr o central del r obot el
cual es el encar gado de control ar el dispositi vo.
Gr afi ca Nº 4
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
 Es quel et o.
El esquel et o es el que soport a t odos l os co mponent es el ectróni cos del r obot; l os cual es ti enen s us
respecti vas caract erísticas co mo son el t a maño, peso y fl exi bili dad para poder adapt ar t odos l os
el e ment os con l os cual es est á conf or mado el robot.
Es así que el esquel et o pri nci pal es de mat eri al pl ásti co, co mo l a mayorí a de l os el e ment os a
i mpl ant ar, l o cual l e da al r obot un menor peso para que t enga más movilidad y pueda r eali zar l os
movi mi ent os requeri dos, per o a la vez puede soportar otras part es o pi ezas.
Partes para l a conexi ón del dispositi vo
Gr afi ca Nº 5
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
33
Est as part es per mit en l a conexi ón de cada una de las extre mi dades act uadoras del robot, así como
el aj ust e necesari o de cada uno de sus accesori os.
Fi nal ment e se pr ocede a ensa mbl ar t odas las part es del robot.
 Extre mi dades.
Las extre mi dades t ant o superi ores co mo i nferi ores, per mit en al r obot reali zar l os movi mi ent os
soli citados, así co mo t ambi én per mit e el despl aza mi ent o medi ant e l as ruedas que posee; en el
desarroll o del pr esent e r obot se van a utilizar r uedas para el despl aza mi ent o y ser vo mot ores para el
movi mi ent o; La ener gí a necesari a para mover el di spositi vo, será pr oporci onada por 6 bat erí as
AA.
Arti cul aci ones para movi mi ent o
Est as pi ezas son muy pequeñas per o de vit al i mport anci a ya que per mit en conect ar y aj ust ar t odas
las part es del robot y a la vez l e dan movili dad.
Gr afi ca Nº 6
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
Gr afi ca Nº 7
Fuent e: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
34
Servo mot ores
Los servo mot ores per miten l a movili dad del robot; es decir, el robot tendrá movi mi ent o y podrá
despl azarse, ya que son una de l as part es funda ment al es para que el robot tenga movili dad.
Gr afi ca Nº 8
Fuent e: htt p://shop.l ego. co m/ en- US/ Int eracti ve- Ser vo- Mot or-9842
Est os servo mot ores per miten l a movili dad del dispositi vo l os cual es est án conect ados medi ant e l os
respecti vos cabl es de conexi ón al cerebr o pri nci pal para ej ecut ar las respecti vas i nstrucci ones
pr ogra madas.
 Senti dos.
Los senti dos o sensores se col ocan estrat égi came nt e sobre l a estruct ura del r obot, y est os son:
sensor de i nfrarroj os, sensor de col or, sensor de cont act o, l os cual es facilitaran al cerebr o l a
i nfor maci ón necesari a para l a reali zaci ón de l os movi mi ent os respecti vos de acuer do a l as
condi ci ones del ent or no.
Las t areas enco mendadas al r obot se desarroll an en un ent or no en el que al gunas caract erísti cas
físi cas van a det er mi nar el co mport a mi ent o del mi s mo. Para det ermi nar y medir di chas
caract erísticas se pr ecisa de sensores adecuados, por t al moti vo se i ncl uyen vari os ti pos de
sensores, que trans mitirán l a i nf or maci ón al cerebro para que est e pr ocese y det er mi ne l as acci ones
a reali zar, di chas acci ones consist en en el control de una seri e de di spositi vos act uadores que
det er mi naran el trabaj o o movi mi ent o adecuado el cual va a reali zar el robot.
Sensor de i nfrarroj os
Est e sensor det ect a obj etos cercanos y movi mi entos; si compara mos est e sensor con l os senti dos
hu manos, equi val e a l os oj os del robot.
35
Gr afi ca Nº 9
Fuent e: htt p:// www. r o- boti ca. co m/ Pr oduct o/ Sensor- bali za-I R- LEGO- MI NDSTOR MS- EV3/
Una vez conoci do est e tipo de sensor se pr ocede a ar marl o con t odas l as piezas necesari as para que
reconozca obj et os cercanos.
Sensor de col or RGB
Est e sensor per mit e reconocer diferent es col ores y medi ant e el reconoci mi ent o ej ecut ar una
i nstrucci ón det er mi nada.
Gr afi ca Nº 10
Fuent e: htt p:// bot bench. co m/ bl og/ 2011/ 02/ 16/robot c- usi ng-t he- nxt-2- 0-colour-sensor/
Sensor de Cont act o
Est e sensor per mit e realizar la ej ecuci ón de una instrucci ón det er mi nada me di ant e el cont act o o
choque con el medi o a mbi ent e.
36
Gr afi ca Nº 11
Fuent e: htt p://ro-boti ca. co m/ Pr oduct o/ Sensor-contact o- LEGO- MI NDSTORMS- EV3/
Car act erísticas de Soft ware
 SO Li nux muy hackeabl e, con licenci a Open Source
 Bl uet oot h 2. 1
 Nuevas medi das distanci a I R Buscador Sensor de obj et os y se puede utilizar para det ect ar
la direcci ón del I R Beacon.
 Nueva I R Beacon control a re mot a ment e robot de hast a 6 metros de distanci a; que utiliza el
I R Buscador un recept or en ese caso.

Mej or sensor, det ecta 6 col ores
Di agra ma general de confi guraci ón del dispositi vo
Gr afi ca Nº 12
Fuent e: htt p://soft waresoul s. co m/ soft waresoul s/ cat egor y/t alleres/
37
Barra de herra mi ent as presente en el soft ware EV3.
Gr afi ca Nº 13
Fuent e: htt ps://ruedaprada. wor dpress. co m/
Aquí se pueden dest acar la barra de herra mi ent as del progra ma y l a vent ana de pr ogra mas
conj unt a ment e con l as herra mi ent as del lenguaj e G.
Herra mi ent as de Acci ón. - En est a barra se muestran t odas las opci ones de movi mi ent o de ser vo
mot ores y su respecti va confi guraci ón.
Gr afi ca Nº 14
Fuent e: htt p:// www. nxt or m. es/ di git al es/sd- p- nunchuck- nxt. ht ml
Herra mi ent as de Cont rol de Fl uj o.- Se muestran t odas las herra mi ent as de repeti ci ón co mo
la de case, whil e, repeat, et c.
Gr afi ca Nº 15
Fuent e: htt p:// www. nxt or m. es/ anal ogi cos/sa-h-t ermo met r o. ht ml
38
Sensores.- Se muestran las herra mi ent as que permi t en control ar l os diferent es sensores del robot,
co mo son: sensor de l uz, sensor de col or, sensor de cont act o, sensor de ultrasoni dos, sensor
i nfrarroj o, et c.
Gr afi ca Nº 16
Fuent e: htt p:// www. r obotsper u. or g/for os/seguir-linea-con-robot-l ego- mi ndst or ms- nxtvt 1062. ht ml
Herra mi ent as para Operaci ones con Dat os.- Se muestran t odas las herrami ent as para reali zar
las diferent es operaci ones en donde i nt ervi enen dat os.
Gr afi ca Nº 17
Fuent e: htt p://lss799. yourfdownl oader. net/j 5g1r w3xu1pr 2arrbz w9j mnt +cp7rr 04yquvi mnllj pqp mg
9q6aifvkn0g4e6sr xg+rf uqr gi h5uj zlsc9gxr wvz mf eykxspkjf/icocll boi gf mngz w6al wzp8/ nr m1p wb m
9akt g70scf 7aandc11noxcitrerfe1at zbvfz8caxxr u7uunz/rncprj hi om71akpp4poqdj kjl yq24vt +0t dkef
yvhti gbf 8zhos m2bbl os0z8risu mqi qkwl mv21r hxkbcsjj 1roubr h7z mqt npgxk5agzt 7l 5ka/ pnfc wqsl w3
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Herra mi ent as de Cont rol Avanzado. - Se muestran l as herra mi ent as para pr ocesos avanzados,
co mo son: control medi ant e Bl uet oot h, WiFi, Infrarroj os, et c.
39
Gr afi ca Nº 18
Fuent e: htt p://ji mit. net/tag/l ego/
En l a si gui ent e i magen se muestra el gráfi co del pr ogra ma que per mit e trabaj ar con el sensor de
col or y l os servos mot ores en un ej e mpl o prácti co.
Gr afi ca Nº 19
Fuent e: htt p:// www. it gsne ws. co m/ 2013/ 10/l ego-mi ndst or ms-ev3-i n-cl assroo m. ht ml
3. 4. 3. Construcci ón
Para l a el aboraci ón de nuestro pr oyect o l o pri mer o que r eali za mos es confecci onar una
carrocerí a uni endo l ar gas pi ezas de l ego paral el as con orifi ci os por medi o de ot ras pi ezas que
conect an superi or ment e. Los orifi ci os de l as pi ezas l ar gas paral el as sirven para que el ej e de
rot aci ón de l as r uedas pase por entre medi o. En l a part e trasera el ej e conect a con un mot or, el
cual est á sost eni do por l as pi ezas que conect an t ransversal ment e l as dos i ni ci al es con orifi ci os.
En l a part e fr ont al se elevan pi ezas sobre otras conect oras con l as dos i ni ci al es. Las pi ezas
el evadas cu mpl en l a f unci ón de sost ener el siste ma de ri el que mueve al sensor de col or
lat eral ment e graci as al mot or que est á sost eni do allí. El si st e ma de r uedas per mit e que con un
40
sól o mot or se pueda mover el r obot fr ont al ment e, facilitando el ca mbi o de fil as en el escaneo
del sudoku, mi entras que el sist e ma de ri el moverá al sensor l at eral ment e para así l eer cada
cuadrado de l a fila.
Gr afi ca Nº 20
Fuent e: htt p://roboti ca masel ectroni ca. bl ogspot. com/ 2008_04_01_archi ve.ht ml
Ut iliza un engranaj e conect ado a una pi eza dent ada para movili zar el sensor de col or lat eral ment e.
Est o l e per mit e escanear una fila del sudoku. Luego utiliza el mot or traser o para retroceder,
ca mbi ar de fila y conti nuar el proceso de escaneo.
En l a i magen t a mbi én se puede obser var una base que se construye para el sudoku., est á per mit e
ma nt ener el sudoku estirado y acercarl o a el sensor de l uz, reduci endo consi derabl e ment e l os
errores de medi ci ón.
Gr afi ca Nº 21
Fuent e: htt p:// www. r obotc. co/ Descar gas/robot c Mi ndSt or m. ht ml
41
Anali za el rompecabezas sudoku utilizando un sensor de l uz. Se cal cul a la sol uci ón al
rompecabezas y l uego escri be l os dí git os.
Expl oraci ón
En pri mer l ugar, se realiza un análisis rápi do para det er mi nar qué cel das est án vací as. Se exti ende
por el sensor de l a l uz sobre el r o mpecabezas sudoku mi entras l ee conti nua ment e l os val ores de
l os sensores.
Cada cel da que no est á vací a es trat ada. Una i magen del dí git o se crea me di ant e el escaneo de l a
lí nea cel ul ar por la lí nea mover el robot haci a del ant e un poco para cada lí nea.
Umbral
La i magen escaneada es muy borr osa. Para que sea más f uert e l a i magen se transf or ma en una
i magen bi nari a bl anco y negr o. Cada pí xel con un val or por debaj o de un val or u mbr al se est abl ece
en negr o. Y el rest o de l os pí xel es se est abl ecen en bl anco.
Los val ores del sensor de l uz est án muy cerca entre sí y l os val ores gl obales se ven afect ados por
la l uz, l a di st anci a entre l a superfi ci e y el sensor y así sucesi va ment e ci rcundant e. El val or de
u mbr al se cal cul a apli cando un al gorit mo aut o mático lla mado el Mét odo Ot su.
Seg me nt aci ón: La i magen bi nari a puede t ener más de un seg ment o. Puede t ener pí xel es no
pert eneci ent es al dí git o. El segment o central se encuentra y se eli mi nan otros segment os.
Adel gaza mi ent o: La i magen se convi erte en lí neas de ancho de 1 pí xel con un al gorit mo de
adel gaza mi ent o.
Ext racci ón de Características: Ahora l os dí git os se cl asifican medi ant e la extracci ón de al gunas
caract erísticas de ell os:
Anchura del dí git o
Nú mer o de reco mendaci ones
Posi ci ón y direcci ón de consej os
Por ej e mpl o un dí git o con una sol a punt a que est á apunt ando a l a derecha est á cl asificado co mo 6.
Para l a eli mi naci ón de l os nú mer os se t oman en cuent a 3 criteri os:

Cri teri o de subcuadro del sudoku: No pueden exi stir más de un nú mero fij o por subcuadr o
por l o que se eli mi nan t odos l os nú mer os vari abl es i gual es al nú mer o fij o.
42

Criteri o hori zont al: El r obot anali za el subcuadr o de al l ado eli mi nando l os nú mer os vari abl es
que est én en l a mi s ma fila del nú mer o fij o y en caso de que en l a col u mna de arri ba o de abaj o
dependi endo de l a posi ción del nú mer o fij o ya exi st a sol o un nú mer o fij o, el nú mer o vari abl e se
ca mbi a de cat egorí a a númer o fij o, de l o contrari o no habrán ca mbi os en l a mat ri z.

Criteri o verti cal: El robot anali za el subcuadro de abaj o o de arri ba, eli mi nando l os nú mer os
vari abl es que est én en l a mi s ma col u mna del númer o fij o y en caso de que en l a col u mna de l a
izqui erda o l a derecha dependi endo de l a posi ci ón del nú mer o fij o exi st a sol o un nú mer o fij o, el
nú mer o vari abl e se ca mbia de cat egorí a a nú mer o fij o, de l o contrari o no habrán ca mbi os en l a
mat ri z.
El r obot repetirá el al gorit mo de r esol uci ón hasta que t odos l os nú mer os de l a mat riz sean fij os.
Post eri or ment e, el sudoku se grafi ca resuelt o en l a pant all a del robot.
Gr afi ca Nº 22
Fuent e: htt p:// www. r obotc. co/ Descar gas/robot c Mi ndSt or m. ht ml
Una vez r eali zado el r obot se pr ocede a pr ogramarl o para l o cual se ut iliza el soft ware ll a mado
EV3, que se encar ga de control ar el cerebr o para reali zar l as diferent es ej ecuci ones de l os
co mandos para que pueda ej ecut arl as medi ant e l os sensores i nst al ados en el robot.
A conti nuaci ón se pr ocede exponer el códi go de pr ogra maci ón que permi t e resol ver el sudoku,
para ver có mo se ej ecut an l as secuenci as de co mandos pr ogra mados para l os respecti vos
movi mi ent os
del
43
robot.
En el si gui ent e gráfi co se i ndi ca una part e del códi go de pr ogra maci ón del robot.
Gr afi ca Nº 23
Fuent e: htt p:// www. neot eo. co m/ sudoku-sol ver-el-robot-que-resuel ve-sudokus/
3. 4. 4 Pruebas
Des pués del análisis del robot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku y el soft ware con el
que se va a mani pul ar el mi s mo se pr ocede a realizar las pruebas con l os debi dos sensores.
3. 4. 1. Pri mera Prueba - Sensor de Luz
Para est o se utilizó el sensor de l uz, el cual det ecta col ores y se pr ogra ma con l os ser vo mot or es en
un ci cl o r epetiti vo i nfi nit o el cual per mit e el movi mi ent o del r obot aut ó mat a pr ogra mado de
sol uci ón del sudoku, para el movi mi ent o según col ores co mo por ej e mpl o moverse y dar l ect ura a
l os dat os que se present an en el papel del j uego.
3. 4. 1. 1. Res ultados
Ter mi nada l a pr ueba se obt uvo el result ado esperado y pr ogra mado medi ant e el soft war e,
co mpr obando así el correct o f unci ona mi ent o del r obot aut ó mat a pr ograma do de sol uci ón del
sudoku
me di ant e
el
44
soft ware.
En el si gui ent e gráfi co se obser va co mo el robot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku
pr ocede a moverse según det ect e un col or en el present e caso bl anco o negro.
Gr afi ca Nº 24
Fuent e: htt p:// www. mi crosi ervos. co m/ archi vo/ 2012/ 06/
3. 4. 1. 2. Segunda Prueba - Sensor de i nfrarroj os y ultrasóni co
En est a pr ueba utiliza mos el sensor de i nfrarroj os, el cual det ect a obj et os que se encuentran en el
ent or no del robot para que i nt eract úe con ell os según l a progra maci ón asi gnada.
3. 4. 1. 3. Res ultados
Ter mi nada est a prueba se obt uvo el result ado esperado, el robot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón
del sudoku reali za con éxit o l os movi mi ent os esperados si n encontrar error al guno.
45
Gr afi ca Nº 25
Fuent e: htt p:// grupoeducati va. bl ogspot. com/ 2010_06_07_archi ve. ht ml
3. 5. Vali daci ón de l a Propuest a.
La vali daci ón de l a pr opuest a se reali zó medi ant e l a i nt er venci ón de personas expert as en el t e ma,
l os cual es son I ngeni eros en el área de Si st emas, a qui enes se l es pi di ó revi sar có mo est á
estruct urado el r obot, así co mo l a pr ogra maci ón del mi s mo, reali zando pr uebas del soft ware l as
mi s mas que f uer on envi adas al cerebr o del r obot para ser ej ecut adas en presenci a de l os expert os,
obt eni endo l os result ados propuest os y const at ando así el correct o funci onami ent o del robot.
Post eri or ment e se pi di ó a cada uno de l os expertos ll enar l a fi cha de validaci ón de l a pr opuest a en
la cual const an aspect os del robot, las mi s mas que fuer on llenadas a criteri o de cada uno de ell os.
Vali dador 1.
Nº de cédul a: 0401230370
No mbr es y Apelli dos: Her nán Javi er Guancha
Tít ul o de mayor j erarquí a: Ingeni ero en Si st emas.
Instit uci ón que l abora: Uni andes - Tul cán
Car go Act ual: Docente de tie mpo co mpl et o.
46
Años de ser vi ci o: 4 años.
Experi enci a pr ofesi onal: 7 años
Vali dador 2.
Nº de cédul a: 0401592514
No mbr es y Apelli dos: Dani el Paúl Rodrí guez Guz mán.
Tít ul o de mayor j erarquí a: Ingeni ero en Si st emas Mer cantiles.
Instit uci ón que l abora: Uni andes - Tul cán
Car go Act ual: Asi st ent e de Tel e máti ca.
Años de ser vi ci o: 2 años.
Experi enci a pr ofesi onal: 2 años 6 meses.
Vali dador 3.
Nº de cédul a: 0401398003
No mbr es y Apelli dos: Dar wi n Becerra Araúj o.
Tít ul o de mayor j erarquí a: Ingeni ero en Si st emas e Inf or máti ca.
Instit uci ón que l abora: Uni andes
Car go Act ual: Docente.
Años de ser vi ci o: 6 años.
Experi enci a pr ofesi onal: 8 años.
Una vez r eali zadas l as respecti vas vali daci ones medi ant e personas expert as en el área de Si st e mas
se obt uvi eron l os si gui entes result ados:
En el pri mer i ndi cador de l a cali dad se pr egunt ó por el caráct er ci entífico del desarr oll o de un
robot aut ó mat a pr ograma do de sol uci ón del sudoku para contri buir con el desarroll o de l a
i nvesti gaci ón t ecnol ógi ca en el área de r obóti ca de l a Uni andes - Tul cán; obt eni endo l os si gui ent es
result ados.
47
Expert os de Si st e mas
Val oraci ón
Nú mero
Porcent aje
Mu y Satisfact ori o
3
100 %
Satisfact ori o
0
0%
Poco satisfact ori o
0
0%
No satisfact ori o
0
0%
Tot al
3
100 %
Tabl a Nº 10
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
En el segundo i ndi cador de l a cali dad se pr egunt ó por l a estruct ura met odol ógi ca del desarr oll o de
un r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del s udoku para contri buir con el desarroll o de l a
i nvesti gaci ón t ecnol ógi ca en el área de r obóti ca de l a Uni andes - Tul cán; obt eni endo l os si gui ent es
result ados:
Expert os de Si st e mas
Val oraci ón
Nú mero
Porcent aje
Mu y Satisfact ori o
2
66. 66 %
Satisfact ori o
1
33. 33 %
Poco satisfact ori o
0
0%
No satisfact ori o
0
0%
Tot al
3
100 %
Tabl a Nº 11
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
48
En el t ercer i ndi cador de la cali dad se pregunt ó por l a or gani zaci ón de l a t emáti ca del desarr oll o de
un r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del s udoku para contri buir con el desarroll o de l a
i nvesti gaci ón t ecnol ógi ca en el área de r obóti ca de l a Uni andes - Tul cán; obt eni endo l os si gui ent es
result ados:
Expert os de Si st e mas
Val oraci ón
Nú mero
Porcent aje
Mu y Satisfact ori o
3
100 %
Satisfact ori o
0
0%
Poco satisfact ori o
0
0%
No satisfact ori o
0
0%
Tot al
3
100 %
Tabl a Nº 12
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
En el cuart o i ndi cador de l a cali dad se pr egunt ó por l a vi abili dad para l a apli caci ón pr ácti ca del
desarroll o de un r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku para contri buir con el
desarroll o de l a i nvestigaci ón t ecnol ógi ca en el área de r obóti ca de l a Uni andes - Tul cán;
obt eni endo l os si gui ent es result ados:
Expert os de Si st e mas
Val oraci ón
Nú mero
Porcent aje
Mu y Satisfact ori o
3
100 %
Satisfact ori o
0
0%
Poco satisfact ori o
0
0%
No satisfact ori o
0
0%
Tot al
3
100 %
Tabl a Nº 13
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mi er Mont al vo
49
En el qui nt o i ndi cador de l a cali dad se pr egunt ó por l a act uali dad del desarroll o de un r obot
aut ó mat a pr ogra mado de s ol uci ón del sudoku para contri buir con el desarroll o de l a i nvesti gaci ón
tecnol ógi ca en el área de robóti ca de la Uni andes - Tul cán; obt eni endo l os si gui ent es result ados:
Expert os de Si st e mas
Val oraci ón
Nú mero
Porcent aje
Mu y Satisfact ori o
3
100 %
Satisfact ori o
0
0%
Poco satisfact ori o
0
0%
No satisfact ori o
0
0%
Tot al
3
100 %
Tabl a Nº 14
Fuent e: Investi gaci ón de Ca mpo
El aborado por: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
3. 6. Concl usi ones Parcial es del Capít ul o III.
 Para el ensa mbl ado del r obot aut ó mat a progr a mado de sol uci ón del sudoku es necesario
conocer sobre cada una de l as pi ezas exi st entes para reali zar de una f or ma correct a l a
construcci ón del mi s mo, ya que si no se conoce el correct o uso de l as piezas puede generar
errores en el movi mi ent o, así como posi bl es fallas i nt ernas del robot.
 Es necesari o conocer el f unci ona mi ent o del soft ware con en que se va a mani pul ar el r obot, ya
que cual qui er error puede dañar l os circuit os i nter nos del cerebr o o sensores, por t al moti vo
pri mer o se debe conocer bi en el soft ware para l uego pr oceder a pr ogra marlo.
 Los r esult ados obt eni dos del f unci ona mi ent o del r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón del
sudoku medi ant e l a mani pul aci ón del soft ware son l os esperados, obt eniendo así el correct o
funci ona mi ent o del mi smo con sus r especti vos sensores y mot ores puest os en f unci ona mi ent o.
50
Concl usi ones y Reco me ndaci ones General es
Concl usi ones
 El pr opósit o pri nci pal del present e t e ma i nvesti gati vo consi st e en eli mi nar ci ert as barreras
que exi st e en el medi o y despert ar i nt erés en desarroll ar t e mas de i nvestigaci ón; utili zando
est a pl at af or ma r obóti ca r obust a y accesi bl e a cual qui er ent or no, puest o que se ha
desarroll ado un r obot aut ómat a pr ogra mado de sol uci ón del sudoku que cu mpl e con t odos
l os obj eti vos pl ant eados. De t al f or ma que l a pl ataf or ma es l o más fácil y atracti va para el
usuari o de mani pul ar, medi ant e control es mecáni cos, el ectróni cos, di spositi vos móvil es y
de soft ware. El pr oduct o fi nal present ado es una plat afor ma con di sti nt as for mas de contr ol
i nal á mbri co y de apli caci ones vari adas para el usuari o, para est o se utilizó una pl at af or ma
pot ent e y asequi bl e desarroll ada por l a e mpr esa Lego en l a construcci ón del r obot aut ó mat a
pr ogra mado de sol uci ón del sudoku, co mpr obando satisfact oria ment e el control del r obot
para que cu mpl a con éxit o l os diferent es movi mient os deseados. Las caract erísticas y l a
i nt erfaz gráfi ca que posee per mit en or denar al r obot ci ert os movi mi ent os de manera f ácil y
efi ci ent e medi ant e un códi go de pr ogra maci ón el mi s mo que es grabado en l a me mori a
i nt erna del módul o.
 Se pr et ende que l os est udi ant es desarrollen pr oyect os t ecnol ógicos pr ogr a mando
di spositi vos que si mul en sit uaci ones r eal es de l a vi da coti di ana, su uso contri buye a
i nt egrar de manera experi ment al creaci ones propi as en el mundo de l a r obóti ca, l a
tecnol ogí a y la el ectróni ca.
 Con l a i mpl e ment ación del r obot aut ó mat a progra mado de sol uci ón del sudoku se t rat a de
conci enti zar a l as aut oridades de l a uni versi dad en bri ndar l os medi os necesari os par a el
est udi o de l a el ectróni ca y l a r obóti ca, ci enci as que deben est ar i n mersas en t odas l as
uni versi dad que poseen l a carrera de Si st e ma y cuya mi si ón es preparar a l os est udi ant es
para dese mpeñar f unci ones en una soci edad cada vez más t ecnol ógi ca por l o que se hace
necesari o nuevas co mpetenci as y habili dades para enfrent ar l as exi gencias y necesi dades
de
la
soci edad
51
act ual.
Reco me ndaci ones
 Par a l os señores encargados de t el e máti ca de l a uni versi dad es necesari o que para el di seño del
robot aut ó mat a pr ograma do de sol uci ón del sudoku se deben t ener en cuent a t odos l os
el e ment os que se di spone con el fi n de evit ar cambi os repenti nos por falta de ci ert as pi ezas o
di spositi vos así co mo t ambi én ya cuando se encuentre f unci onando se debe apli car l os volt aj es
apr opi ados para cada uno de l os di spositi vos, asegurando l a fiabili dad y vi da útil de l os mi s mos
 Par a l os pr ofesores y l os est udi ant es en el mome nt o de r eali zar el ensa mbl aj e o ar mazón de l a
estruct ura del r obot se debe t o mar en cuenta l as caract erísticas del mat eri al a utili zar
verificando que sea ma ni pul abl e, li vi ano y asegurándose que t enga un peso acor de a l as
di mensi ones y caract erísticas de l os ser vo mot ores, previ o a l a i mpl e ment aci ón del circuit o
pri nci pal del r obot se debe r eali zar t odas l as pr uebas necesari as en el cerebr o a fi n de
asegurarse que di cho circuit o va a funci onar correct a ment e en l a apli caci ón.
 A l os señores est udiant es l a apli caci ón y uso de l a r obóti ca en l a carrera de I ngeni erí a en
Si st e mas de l as Uni versi dades del paí s, per mit e que est a área se convi erta en generadora de
pr ocesos pr oducti vos de enseñanza aprendi zaj e, medi ant e el uso i nt ensi vo de l as nuevas
herra mi ent as t ecnol ógi cas co mo estrat egi a t ecnol ógi ca di dácti ca,
por l o expuest o
ant eri or ment e se consi dera i ndi spensabl e que se i mpl e ment e un l aborat orio en est a área con l a
fi nali dad de que l os est udi ant es puedan r eali zar t e mas y pr oyect os de i nvesti gaci ón r eferent es a
robóti ca
y
52
el ectróni ca.
Bi bli ografí a
ACR , NE MA. (2011). I magen Di git al y Comuni caci ones en Medi ci na ( DI COM). Virgi ni a,
Est ados Uni dos: Asoci aci on Naci onal de Fabri cantes El éctri cos. Obt eni do de
htt p:// medi cal. ne ma. or g/ standar d. ht ml
Adobe. (2013). Dreamweaver. Obt eni do de Adobe.com:
htt p:// www. adobe. co m/l a/ product s/ drea mweaver. ht ml
Adobe. (2013). Fl ash. Obt eni do de Adobe. co m: htt p:// www. adobe. co m/l a/pr oduct s/flash. ht ml
Adobe. (2014). Phot oshop. Obt eni do de Adobe. com:
htt p:// www. adobe. co m/l a/ product s/ phot oshop. ht ml
Al bert Martí nez, Miguel Chavarrí a. (2012). Gesti on de l a i magen médi ca di git al. Obt eni do de
Ma nual de sal ud el ectrónica para directi vod de servi ci os y sist e mas de sal ud.
Al f onso, G. (2010). Gestión de bases de dat os. Madri d: Ra- Ma.
Andr oi d, D. (2013). Get the Androi d SDK. Obt enido de Andr oi d Devel oper:
htt p:// devel oper. andr oi d.co m/i ntl/es/sdk/i ndex. html #
Ángel Cobo, Patri ci a Gomez, Dani el Pérez, Roci o Rocha. (2005). PHP Y MYS QL Tecnol ogí as
para el desarroll o de aplicaci ones web. Fer nandez, España: Dí az de Sant os.
Ar mando, J. H. (2006). Siste ma PACS mi ni mo basado en el est ándar DI COM. Obt eni do de
htt p:// ne wt on. azc. ua m. mx/ mcc/ 01_esp/ 11_t esis/t esis/ter mi nada/ 060701_jime nez_herrera_ar mand
o. pdf
Bar ceris, L. S. (2009). Apli caci ón de un sist ema aut omáti co de procesami ent o de i magenes
médi cas basadas en est ándares. Obt eni do de htt p://ricabi b. cab. cnea. gov. ar/134/ 1/ 1Bar beris. pdf
C. J. Dat e, Ser gi o Lui s Mari a Rui z. (2001). Introducci on a l os sist e mas de Bases de Dat os. Pearson
Educaci ón.
Devel opers. (2013). AVD Manager. Obt eni do de Andr oi d Devel opers:
htt p:// devel oper. andr oi d.co m/i ntl/es/t ool s/ hel p/ avd- manager. ht ml
Devel opers. (2013). SDK Manager. Obt eni do de Andr oi d Devel opers:
htt p:// devel oper. andr oi d.co m/i ntl/es/sdk/i ndex. html
Er nest o, Á. (2009). Mét odos y técni cas de i nvesti gaci ón. Méxi co: Trillas.
Fal gueras, B. C. (2003). Ingeni eri a del soft ware. Aragon, España: Edit ori al UOC.
Fer nando, A. G. (2007). Met odol ogí a de l a i nvestigaci ón. Méxi co: Trillas.
Fer nando, A. G. (2012). Lect uras para el curso de Met odol ogí a de l a Investi gaci ón ( Vol. 2da.
ED). Méxi co: Trillas.
Fr anci sco Durán, Franci sco Guti érrez, Er nest o Pime nt el. (2007). Programaci on Ori ent ada a
Obj et os con JAVA. Madri d, España: THOMS ON.
53
Fr escoBot. (2013). Pi ct ure Archi vi ng and Co mmuni cati on Syst e m. Obt eni do de
Wi ki pedi a Enci cl opedi a Li bre:
htt p://es. wi ki pedi a. or g/ wi ki/ Pi ct ure_Ar chi vi ng_and_Co mmuni cati on_Syst em Gauchat, J.
D. (2012). El gran li bro de HT ML5, CSS3 y Javascri pt. Barcel ona, España:
MARCOMBO S. A.
Hi st ori a de l a i nf or mati ca. (2010). Obt eni do de Wor dpress:
htt p://i nfor mati ca4eso.files. wor dpress. co m/ 2010/ 11/ hi st oria-de-l ai nfor mati ca. pdf Ingeni eria de soft ware. (2011).
Jhon Vega, Christian Van Der Henst. (2011). HTML 5. Obt eni do de Maestros del web:
htt p:// www. maestrosdelweb. co m/ gui as
Jkbw. (2014). Apli caci ón Web. Obt eni do de Wiki pedi a Enci cl opedi a Li bre :
htt p://es. wi ki pedi a. or g/ wi ki/ Apli caci %C3 %B3n_web
Kennet h, K. (2011). Anál isis y diseño de sist e mas ( Vol. 8va. ED). Méxi co: Pearson
Educati on. Mor eno Juan, Serrano Juan. (2010). Funda ment os del Hardware. Madri d:
RA- MA.
Oved, H. (2013). Apli caci ón Móvil. Obt eni do de Wi ki pedi a Enci cl opedi a Li bre:
htt p://es. wi ki pedi a. or g/ wi ki/ Apli caci %C3 %B3n_m%C3 %B3vil
Pér ochon, S. (2012). Androi d Guí a de desarrollo de apli caci ones para S mart phones y
Tabl et as.
Bar cel ona, España: ENI.
Robert o, H. (2010). Met odol ogí a de l a Investi gación ( Vol. 5t a. ED). Méxi co: Mc Gr a w
Hi ll. Rodri guez, J. (2013). Generaci ones de comput adores. Obt eni do de Wi ki pedi a
Enci cl opedi a Li bre: htt p://es. wi ki pedi a. or g/ wi ki/ Generaci ones_de_co mput adoras
Ro mer o, G. (2014). Inf ormáti ca. Obt eni do de Wiki pedi a Enci cl opedi a Li bre:
htt p://es. wi ki pedi a. or g/ wi ki/Infor m%C3 %A1ti ca
UNI ANDES. (2012). Manual de Investi gaci ón. Ambat o,
Ecuador. Er nest o, Á. (2009). Mét odos y técni cas de
i nvesti gaci ón. Méxi co: Trillas.
Fal gueras, B. C. (2003). Ingeni eri a del soft ware. Aragon, España:
Edit ori al UOC. Fer nando, A. G. (2007). Met odol ogí a de l a i nvesti gaci ón.
Mé xi co: Trillas.
Fer nando, A. G. (2012). Lect uras para el curso de Met odol ogí a de l a Investi gaci ón
( Vol. 2da. ED). Méxi co: Trillas.
54
UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
‘ ‘UNI ANDES’ ’
CARRERA DE SI STEMAS E I NFOR MÁTI CA
FACULTAD DE SI STE MAS MERCANTI LES
Perfil de Tesis de Grado previ o a l a obtenci ón del tít ul o de Ingeni era en Si ste mas e
Inf or máti ca
TE MA:
Robot aut ó mat a programa do de sol uci ón de sudoku para el desarroll o de
apli caci ones tecnol ógi cas en Uní andes Tul cán.
AUTORA:
Li sset h Nat hal y Mier Mo nt al vo
TULCÁN, 2014
55
1. Ant ecedentes de l a investi gaci ón
El sudoku es un j uego mat e máti co que se publi có por pri mera vez a fi nal es de la década de
1970 y se popul ari zó en Japón en 1986, dándose a conocer en el á mbi t o i nt ernaci onal
en 2005 cuando
nu mer osos
peri ódi cos
e mpezar on a
publi carl o en su secci ón
de pasati e mpos.
Se ha r evi sado t esis de grados y pr oyect os i nf ormáti cos en l a bi bli ot eca de UNI ANDES
Tul cán, trat ando de observar si hay t e mas si mil ares al tít ul o de l a presente Tesi s de Gr ado
co mo el del Carl os Al fredo Pal at e Labre ( 2013) con el t e ma de ‘ ‘ Robot I nt eli gent e que
si mul e movi mi ent os huma nos’ ’. Cuyo obj eti vo es desarroll ar un r obot que
si mul a
movi mi ent os hu manos me di ant e sensores y mot ores, pr oporci onando así a l os est udi ant es
de l a Uni versi dad el conoci mi ent o de est e ti po de t ecnol ogí as usadas en l a cr eaci ón de
robot s. Per o cabe dest acar que el te ma que voy a desarroll ar es nuevo en l a Instit uci ón.
En l a bi bli ot eca de l a Uni versi dad Aut óno ma de l os Andes UNI ANDES, de l a ci udad de
Tul cán, se obser vó que no se cuent a con una sol uci ón del r o mpecabezas sudoku medi ant e
un di spositi vo aut ó mat a para contri buir con el desarroll o de I nvesti gativo de Uni andes
Tul cán, l o que bri nda una mej or utili dad.
2.
Pl antea mi ent o del probl e ma
En l a act uali dad const a una gran vari edad de r ompecabezas que r equi eren al gún ti po de
tácti ca para poderse resol ver, uno de l os más conoci dos es el sudoku Est e r o mpecabezas
mat e máti co pr esent a un i nt eresant e pr opuesta para poder esti mul ar, pot enci ar l as
habili dades mat e máti cas, de l ógi ca y pensa mi ent o crítico. El ser hu mano empl ea una de s us
pri nci pal es capaci dades sensori al es co mo es el senti do de l a vi st a, para poder resol ver est e
rompecabezas el cual consi st e en r ell enar una cuadrí cul a de 9 × 9 cel das di vi di da en
subcuadrí cul as de 3 × 3 lla madas caj as o r egi ones con l as cifras del 1 al 9 parti endo de
al gunos nú mer os ya di spuest os en al gunas de l as cel das, que no se deben r epetir en una
mi s ma fila, col u mna o subcuadrí cul a, un sudoku est á bi en pl ant eado si la sol uci ón es úni ca.
En Uni andes no se di spone de un l aborat ori o de r obóti ca ya que no cuent a con l as
herra mi ent as y pr oyect os necesari os para ll evar a cabo s u desarroll o e i ncenti var a l os
est udi ant es nuevos para que puedan i ngresar en Uni andes, es por est o que l os est udi ant es
pr óxi mos a ser pr ofesi onal es he mos pl ant eado como t e mas de t esis l a el aboraci ón de r obot s
56
l os mi s mos que r eali zarán una det er mi nada f unci ón, entre uno de est os r obot s se encuentra
el r obot aut ó mat a pr ogra mado de sol uci ón de sudoku para el desarrollo de apli caci ones
tecnol ógi cas pert eneci entes a Uni andes contri buyendo así en el bi enest ar de l a uni versi dad
y en el avance acadé mi co de la mi s ma.
3.
For mul aci ón del probl e ma.
¿ Có mo contri buir al desarroll o i nvesti gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de la
carrera de Sist e mas de UNI ANDES - Tul cán?
4.
OBJETO DE ESTUDI O Y CAMP O DE ACCI ÓN
Deli mit aci ón del probl ema.
Lugar: Uni versi dad Regi onal Aut óno ma de l os Andes Uni andes- Tul cán.
Ti e mpo: El tie mpo estima do para l a present e t esis de Gr ado es de 6 meses agost o del 2014
a ener o del 2015.
4. 1 Obj et o de i nvesti gaci ón y ca mpo de acci ón
Obj et o de Investi gaci ón: Pr ocesos Inf or máti cos
4. 2 Ca mpo de Acci ón: Robóti ca
5.
LÍ NEA DE I NVESTI GACI ÓN
Identifi caci ón de l a lí nea de i nvesti gaci ón
Aut o mati zaci ón y Control.
6. OBJ ETI VOS
6. 1 Obj eti vo general.
Desarroll ar un di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado para l a sol uci ón del r o mpecabezas sudoku
que contri buya con el desarroll o I nvesti gati vo y Tecnol ógi co en el área de Robóti ca de l a
carrera de Sist e mas de UNI ANDES Tul cán.
6. 2 Obj eti vos específi cos.
 Funda ment ar teóri came nt e sobre el rompecabezas sudoku, Robót ica, Int eli genci a
Artifici al y desarroll o Investi gati vo t ecnol ógi co.
 Di agnosti car el est ado act ual del dispositi vo aut ó mat a pr ogra mado que sol uci one el
rompecabezas sudoku
en el área de Robóti ca de la
57
carrera de Siste mas de la
UNI ANDES Tul cán.
 Di señar l os el e ment os constit uti vos del dispositi vo aut ó mat a pr ogra mado con el fi n de
sol uci onar el rompecabezas sudoku.
 Vali dar la propuest a por la ví a de expert os.
7.
Idea a defender.
Con el desarroll o del dispositi vo aut ó mat a pr ograma do apli cando l os conoci mi ent os de
Pr ogra maci ón, El ectrónica, Robóti ca e Int eli genci a Artifi ci al se va a contri buir con l a
Investi gaci ón en el Área de Robóti ca en l a Uni versi dad UNI ANDES Tul cán.
Justificaci ón del Te ma
Ant e l a carenci a de est udi os sobre r obóti ca en Uni andes Tul cán, se pensó en el desarr oll o
de un di spositi vo aut ó mat a pr ogra mado que contri buya en el desarroll o de apli caci ones
tecnol ógi cas e i ndustri al es en el á mbit o l ocal.
La pr opuest a de est a i nvesti gaci ón est á diri gida a l a carrera de si st emas en Uni andes
Tul cán, ya que su desarroll o per mitirá el aport e de conoci mi ent os en r obóti ca y el uso de
nuevas tecnol ogí as en l os est udi ant es de la carrera de sist e mas en Uni andes Tul cán.
8.
Vari abl es
Vari abl e Independi ente.- Di spositi vo aut ó mat a Pr ogra mado
Vari abl e Dependi ente.- Sol uci ón del rompecabezas sudoku.
Met odol ogí a
Mét odos
Breve expli caci ón de l a met odol ogí a i nvesti gativa a e mpl ear.
La pr esent e t esis de gr ado se ll eva a cabo baj o l os paradi gmas cuantit ati vo y cualitati vo,
teni endo en cuent a al gunos ti pos de i nvesti gaci ón, t al es co mo descri pti va, bi bli ográfi ca, de
ca mpo y apli cada. Además se e mpl earán diferent es mét odos de i nvestigaci ón de caráct er
e mpíri co y t eóri co del conoci mi ent o. Entre l os mét odos e mpí ri cos de i nvesti gaci ón, se
tienen:
Obs ervaci ón ci entífica. Est e mét odo se l o utiliza para det ect ar con precisión el probl e ma
de i nvesti gaci ón y reali zar la propuest a de sol uci ón al mi s mo.
58
Vali daci ón por expert os. La vali dez de l a t esis se l o r eali za medi ant e expert os en el área
de Si st e mas.
Mét odos teóri cos a e mplear
Entre l os pri nci pal es mét odos t eóri cos a e mpl earse, se tienen:
Mét odo analítico - si ntéti co. Est e mét odo per mi te el análisis y l a sí nt esis de l os el e ment os
teóri cos rel aci onados con l a te máti ca de la t esis de grado.
Mét odo i nducti vo - deducti vo. Est e mét odo part e de est udi os generales para ll egar a
est udi os parti cul ares o vi ceversa. En l a present e t esis, l a apli caci ón de est e mét odo, se basa
en l a el aboraci ón del marco t eóri co, el mi s mo que se l o hace de manera deducti va y el
desarroll o de la propuesta es de manera i nducti va.
Mét odo si sté mi co. Est e mét odo per mit e apli car l a t eorí a de si st e mas de i nf or maci ón en l a
el aboraci ón y estruct uraci ón del i nfor me fi nal de est a tesis de grado.
Técni cas e i nstru me nt os de i nvesti gaci ón.
Las t écni cas para recopil aci ón de dat os, a
utilizarse son l a encuest a y l a entrevi st a. Para l a encuest a se utiliza el cuesti onari o o t est y
para la entrevi st a se e mpl ea l a guí a de entrevi st a.
9.
Met odol ogí a para el desarroll o del dispositi vo aut ó mat a Programa do
Análisis y Di seño
El obj eti vo de est a fase es desarroll ar el di seño ar quit ect óni co de l os si ste mas, utili zando
l os requeri mi ent os obt eni dos. En el di seño ar quitect óni co se engl oba dos co mponent es: l os
dat os y l os pr ocesos, los cual es serán anali zados y di señados desde una perspecti va
concept ual a una físi ca.
Construcci ón
Desarroll a y or gani za l a i nfraestruct ura que per mite cu mplir l as t areas de construcci ón de l a
for ma más pr oducti va posi bl e.
Pruebas
59
Da i ni ci o de l as
diferent es uni dades de diseño han si do desarroll adas y pr obadas por
separado.
10.
Res u me n de l a estruct ura de l a tesis: breve expli caci ón de l os capít ul os de l a
tesis.
De acuer do al Manual de Investi gaci ón 2012 de la UNI ANDES, se est ablece la si gui ent e
estruct ura de tesis de grado:
Port ada de l a Tesis:
Certificaci ón del Tut or
Decl araci ón de aut orí a de l a tesis
Dedi cat ori a
Agr adeci mi ent o
Índi ce general.
Res u men Ej ecuti vo
Introducci ón
 Ant ecedent es de l a i nvesti gaci ón.
 Pl ant ea mi ent o del probl e ma.
 For mul aci ón del proble ma.
 Deli mit aci ón del probl e ma.
 Obj et o de Investi gación y ca mpo de acci ón.
 Identificaci ón de l a Lí nea de Investi gaci ón.
 Obj eti vos: obj eti vo general y obj eti vo (s) específi co (s)
 Hi pót esis, Idea a Defender, Pregunt as Ci entíficas (dependi endo de l a modali dad)
 Justificaci ón del te ma
 Br eve expli caci ón de la met odol ogí a i nvesti gati va a e mpl ear.
 Resu men de l a estruct ura de la tesis: breve explicaci ón de l os capít ul os de l a tesis.
 El e ment os de novedad, aport e teóri co y si gni fi caci ón prácti ca, en dependenci a del
al cance de l a tesis.
60
Capít ul o I. Marco Teóri co:
En est e capít ul o se analizan t odas las teorí as utilizadas para l a el aboraci ón de l a present e
tesis de grado.
Capít ul o II. Marco met odol ógi co:
Se refi ere a la met odol ogía de i nvesti gaci ón utilizada en l a ej ecuci ón de l a present e tesis.
Capít ul o III. Desarroll o de l a propuest a.
En est e capít ul o se det alla cómo est á el aborado el
Di spositi vo aut ó mata, así como l as
respecti vas pr uebas del mi s mo.
La part e fi nal de la tesis, conti ene:
Concl usi ones general es.
Reco mendaci ones
Bi bli ografía
Anexos
11.
Aporte Teóri co, Si gnificaci ón prácti ca y novedad ci entífica
El Aporte Teóri co de l a tesis de grado, son l os concept os y l os el e ment os constit uti vos de
un dispositi vo aut ó mat a que sol uci one el rompecabezas sudoku en UNI ANDES Tul cán.
La Si gnifi caci ón Práctica apli cada en l a presente t esis será l a contri bución del desarr oll o
de l a i nvesti gaci ón ci entífica en el área de Robóti ca para docent es y est udi ant es de l a
carrera de Sist e mas.
Novedad ci entífica l a pr opuest a radi ca en que l a i nstit uci ón educativa, a t ravés de
di spositi vos aut ómat a, bri nde a sus docent es y est udi ant es mayor apoyo prácti co par a l a
resol uci ón
de
pr obl e mas
medi ant e
61
la
apli caci ón
de
la
Robóti ca.
12.
Bi bli ografí a
Achi g, (2001), ‘ ‘Enf oques y Mét odos de l a Investi gaci ón Ci entífica’ ’, Quit o-Ecuador.
Car vaj al, (1992), ‘ ‘ Met odol ogí a de l a Investi gaci ón’ ’, Cali- Col o mbi a.
Do wni e, (1986),’ ’ Mét odos Est adísti cos Apli cados’ ’, Méxi co.
Frí as Ji ménez, (2011), ‘ ‘Conf erenci a de Met odol ogí a de Investi gaci ón en l as Maestrí a’ ’
Her nández Carrera, (2007), ‘ ‘ Met odol ogí a de la Investi gaci ón Ci entífica’ ’
Posso Yépez Mi guel Ángel, ‘ ‘ Met odol ogí a para el Trabaj o de Gr ado’ ’
Uni andes, (2012), ‘ ‘ Manual de Investi gaci ón’ ’, Ambat o.
62
UNI VERSI DAD REGI ONAL AUTÒNOMA DE LOS ANDES
‘‘UNI ANDES’’
FACULTAD DE SI STE MAS MERCANTI LES
ES CUELA DE SI STEMAS I NFOR MÁTI COS
Encuest a diri gi da a est udi ant es de VII y I X de la Facult ad de Si st e mas de l a Uni versi dad
Regi onal Aut óno ma de los Andes, Tul cán.
OBJ ETI VO. - Di agnosticar l a sit uaci ón act ual del pr oceso de i nvesti gaci ón y det er mi nar el
grado de acept aci ón de l a el aboraci ón de un r obot para l a sol uci ón del r o mpecabezas
sudoku para post eri or ment e en conj unt o con t odos l os pr oyect os de t esi s cr ear un
laborat ori o de robóti ca.
Enc uest adora: Li sset h Nat hal y Mier Mont al vo
1. ¿Pi ensa que l a robóti ca es una parte funda me nt al para el desarroll o de
apli caci ones tecnol ógi cas en Uni andes Tul cán?
o
Sí
o
No
o
Tal vez
2. ¿Usted co mo est udi ant e de l a carrera de si ste mas conoce de proyect os
i nf or máti cos o t esis en base a l a robóti ca que se hayan desarrollado en l a
Uni andes Tul cán?
o
SI
o
NO
3. ¿ Consi dera usted i mport ant e l a creaci ón de un l aborat ori o de robóti ca para l a
carrera de Siste mas en Uni andes Tul cán?
o
Si
o
No
o
Tal vez
63
4. ¿Le gust arí a ensa mbl ar, diseñar y progra mas un propi o robot ?
o
SI
o
NO
5.
¿Ti ene conoci mi entos s obre l a f unci onali dad o l a progra maci ón necesari a para poder
poner en prácti ca sobre un robot ?
o
SI
o
NO
6.
¿ Có mo est udi ante de l a carrera de si ste mas l e gust arí a que se apli que
conoci mi ent os de robótica e i nteli genci a artifi ci al para l a el aboraci ón de si ste mas
robóti cos?
SI
NO
¿ Con l a el aboración del robot para soluci ón de ro mpecabezas s udoku cree usted
que se contri bui rá con el desarroll o de apli caci ones tecnol ógi cas en Uni andes Tul cán?
Sí
No
o
o
7.
o
o
Obs ervaci ones:
……………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………
¡ Muchas graci as por su col aboraci ón!
64