Aprendizaje de sensorizado de entornos IoT mediante BeagleBone

• Alejandro Millan Del Rio ^[1] ; José Alberto Benítez Andrades ^[1] ; Carmen Benavides Cuellar ^[1] ; Bruno Fernandes ^[2] ; Fabio Silva ^[3] ; José Luis Casteleiro Roca ^[4] ; Isaías García Rodríguez ^[1] ; Héctor Alaiz Moretón ^[1]
  1. [1] Universidad de León

     Universidad de León

     León, España

     
  2. [2] Universidade do Minho

     Universidade do Minho

     Braga (São José de São Lázaro), Portugal

     
  3. [3] Instituto Politécnico do Porto

     Instituto Politécnico do Porto

     Santo Ildefonso, Portugal

     
  4. [4] Universidade da Coruña

     Universidade da Coruña

     A Coruña, España

     

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• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo-Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla-Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 302-308
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sensing of IoT environments using BeagleBone with learning purposes
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    El presente trabajo aborda la utilización del microordenador BeagleBone Black como opción alternativa a las extendidas soluciones Arduino y RaspBerry PI como recursos de aprendizaje a realizar un proyecto de sensorizado en entornos IoT. En el trabajo se presentan dos montajes sencillos como pruebas de concepto formativas de cara a demostrar la viabilidad de BeagleBone Black para sensorizado. Además, se presenta una comparativa de las diversas soluciones existentes en el mercado.

  • English

    The present work is oriented to the exploitation of the microcomputer called BeagleBone Black, and its use for learning purposes like an alternative to famous Arduino and RaspBerry PI. The work will present two basics implementations in order to demonstrate the feasibility of this solution for sensorized a domestic IoT environment. In addition. a comparison of the various existing solutions in the market is addressed.