Sistema para la determinación de la puntuación en combates de karate de forma automática
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2020-12-20
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Resumen
Este documento expone el desarrollo de un sistema de captación y clasificación del movimiento de los brazos como alternativa para tener un sistema de respaldo para la toma de puntuación en combates de karate, se desarrolló con la integración de tecnología utilizando tarjetas de desarrollo basadas en microcontroladores, acelerómetros tipo MEMS y librerías para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático además de diferentes lenguajes de programación como Python, C#, C++ y técnicas de modelado en 3D, impresión en 3D y electrónica en general.
El proyecto se desarrolló de forma modular, divido en tres grandes etapas las cuales fueron adquisición de datos, procesamiento de datos e interfaz de usuario, que permiten reducir su complejidad y poder explicar de forma más clara su funcionamiento, dando la posibilidad de continuar con su desarrollo y mejora.
Se diseña e implementa dos brazaletes que se conectan de forma inalámbrica, siendo ergonómicos generando una baja incomodidad al usuario a la hora ser utilizados.
Como resultado cuantificable el modelo que se obtuvo con el aprendizaje automático no supervisado utilizando el algoritmo de random forest genero una precisión del 92% el cual se ejecuta en una tarjeta de desarrollo NODEMCU V3 la cual incorpora un módulo wifi para conectarse a los brazaletes de forma inalámbrica y enviar los datos ya procesados por modelo, a la interfaz de usuario por USB.
La interfaz de usuario se programó para funcionar en un computador permitiendo la interpretación de los movimientos para ir modificando la puntuación del tablero de acuerdo a como avanza el combate, obteniendo una tasa de éxito del 80% en promedio de una correcta interpretación de los gestos del réferi central.
Descripción
Abstract
Este documento expone el desarrollo de un sistema de captación y clasificación del movimiento de los brazos como alternativa para tener un sistema de respaldo para la toma de puntuación en combates de karate, se desarrolló con la integración de tecnología utilizando tarjetas de desarrollo basadas en microcontroladores, acelerómetros tipo MEMS y librerías para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático además de diferentes lenguajes de programación como Python, C#, C++ y técnicas de modelado en 3D, impresión en 3D y electrónica en general.
El proyecto se desarrolló de forma modular, divido en tres grandes etapas las cuales fueron adquisición de datos, procesamiento de datos e interfaz de usuario, que permiten reducir su complejidad y poder explicar de forma más clara su funcionamiento, dando la posibilidad de continuar con su desarrollo y mejora.
Se diseña e implementa dos brazaletes que se conectan de forma inalámbrica, siendo ergonómicos generando una baja incomodidad al usuario a la hora ser utilizados.
Como resultado cuantificable el modelo que se obtuvo con el aprendizaje automático no supervisado utilizando el algoritmo de random forest genero una precisión del 92% el cual se ejecuta en una tarjeta de desarrollo NODEMCU V3 la cual incorpora un módulo wifi para conectarse a los brazaletes de forma inalámbrica y enviar los datos ya procesados por modelo, a la interfaz de usuario por USB.
La interfaz de usuario se programó para funcionar en un computador permitiendo la interpretación de los movimientos para ir modificando la puntuación del tablero de acuerdo a como avanza el combate, obteniendo una tasa de éxito del 80% en promedio de una correcta interpretación de los gestos del réferi central.
Palabras clave
Aprendizaje automático, MEMS, Random forest, Karate, puntuacion
Keywords
Machine learning, Random Forest, MEMS, Karate, Score