http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4130 Tesis y Trabajos de Posgrado 2026-05-10T18:55:24Z http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14130 Title: Implementación de acciones en un vehículo eléctrico para navegación autónoma basada en eventos Authors: Duarte Jasso, Jonathan Contributor: DORA LUZ ALMANZA OJEDA Abstract: Este proyecto surge como parte de la incorporación de módulos de visión para la asistencia en vehículos de conducción autónoma. El objetivo principal de este trabajo es diseñar e implementar un módulo de asistencia para el desplazamiento rectilíneo en un prototipo de vehículo eléctrico (VE), el cual podría ser una alternativa aplicable en los vehículos de las personas con discapacidad. Se ha considerado la implementación de un carril exclusivo y adaptado para diversos eventos de conducción alrededor de los edificios de la División de Ingenierías en la sede Salamanca. Se desarrollo un sistema para la asistencia a la conducción del VE mediante una base empotrada al piso del vehículo y al asiento del conductor, este sistema consta de actuadores, sensores y microcontroladores para el control de la aceleración, desaceleración y frenado del vehículo. Para llevar a cabo las pruebas, se adquirieron bases de datos utilizando una unidad de medición inercial de 10 ejes, un sistema de posicionamiento global, un módulo especializado para la medición de corriente y voltaje, y se realizó la caracterización de dos actuadores lineales electromecánicos. Se propusieron las acciones para diversos eventos que incluyen la aceleración y el frenado de un VE. Se plantea el diseño de un control difuso que permite la toma de decisiones y acciones mediante actuadores electromecánicos colocados al nivel del freno y acelerador dentro del vehículo para la asistencia en la conducción. Estos actuadores intervienen en la aceleración y el frenado del vehículo, dependiendo de la evaluación realizada por el módulo de detección de eventos basado en visión y módulos de aprendizaje profundo. Este módulo proporciona 4 señales de acuerdo con el estado que se percibe en el entorno del vehículo hacia el módulo de desplazamiento, indicando el evento y el nivel de riesgo en el que se encuentra el VE. El prototipo toma decisiones acorde al módulo central de control difuso para llevar a cabo las acciones necesarias y evitar accidentes o colisiones en función de los resultados de esta evaluación el VE puede acelerar, desacelerar y frenar respecto a los niveles de riesgo detectados en un entorno controlado a una velocidad máxima de 30 Km/h. 2025-03-01T00:00:00Z http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/14123 Title: Herramienta de apoyo en diagnóstico preventivo de pie plano utilizando procesamiento de imágenes de profundidad Authors: Figueroa Ramírez, Jessica Nohemí Contributor: Díaz Pacheco, Ángel Abstract: El arco plantar desempeña un papel importante en la distribución de cargas durante la marcha y su alteración puede estar relacionada con molestias, dolor crónico y otras patologías. En la práctica clínica, la detección del pie plano suele apoyarse en índices obtenidos a partir de huellas plantares 2D o en estudios instrumentados de mayor costo. En este trabajo se propuso una metodología para analizar huellas plantares mediante mapas de profundidad y técnicas de aprendizaje automático, con el fin de explorar una alternativa accesible para el apoyo al diagnóstico preventivo del pie plano en población adulta. La base de datos se obtuvo con una cámara Intel RealSense y un sistema de captura diseñado para este propósito, que permite registrar de manera simultánea información RGB y de profundidad de las huellas sobre una superficie de vidrio. A partir de los mapas de profundidad, se aplicó una etapa de preprocesamiento que incluye corrección de plano, segmentación de la huella mediante información de color y profundidad, y cálculo de métricas morfológicas como ´área proyectada, volumen bajo el arco y altura promedio. De forma complementaria se calcularon índices clínicos tradicionales (Staheli y Chippaux–Smirak) y se construyeron imágenes normalizadas para alimentar un extractor de vectores de características basado en redes neuronales convolucionales. Con estos insumos se llevaron a cabo diversos experimentos de clasificación binaria (pie plano / pie no plano), comparando modelos bayesianos basados en estimación de densidad por núcleo (kernel density estimation, KDE), perceptrones multicapa y clasificadores clásicos entrenados sobre matrices de profundidad completas y sobre embeddings. Los resultados muestran que el uso de representaciones latentes de dimensión moderada, combinado con estrategias explícitas de balanceo de clases como sobre muestreo de la clase minoritaria sintética (synthetic minority over-sampling technique, SMOTE), mejora de manera notable la sensibilidad hacia la clase pie plano sin sacrificar el desempeño global. Estos hallazgos sugieren que la integración de sensores de profundidad, descriptores morfológicos y modelos de aprendizaje automático puede convertirse en una herramienta complementaria de bajo costo para el estudio cuantitativo del arco plantar. 2026-05-01T00:00:00Z http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/13982 Title: Desarrollo de un asistente virtual por reentrenamiento de LLMs con recuperación-generación aumentada desde documentos normativos Authors: García Guzman, Roberto Contributor: Almanza Ojeda, Dora Luz Abstract: En este trabajo se presenta un asistente virtual, basado en LLMs de código abierto y técnicas de Recuperación-Generación Aumentada (RAG, Retreival-Augmented Generation), diseñado para responder preguntas sobre la normativa de la Universidad de Guanajuato utilizando como única fuente de información los documentos oficiales disponibles en formato PDF. El sistema alcanzó una puntuación BERT de 0.75 y un porcentaje de aciertos del 88 %. Una primera contribución de este trabajo es la implementación de un asistente capaz de ofrecer respuestas referenciadas, vinculando cada salida con los artículos y documentos correspondientes. La segunda contribución consiste en el desarrollo de una metodología de extracción de información a partir de documentos PDF, la cual aprovecha sus elementos visuales para recuperar la estructura jerárquica de la normativa. Esto facilita la separación en fragmentos y permite relacionar correctamente cada respuesta con los artículos correspondientes de los documentos oficiales. Para la recuperación de información y la generación de respuesta, se evaluaron distintos modelos de extracción de embeddings y de inferencia, seleccionando los más aptos considerando su desempeño y el hardware disponible: Qwen3-Embedding-8B-Q4 K M como extractor de embeddings y gpt-oss-20b-MXFP4 para la inferencia. 2026-02-01T00:00:00Z http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/13955 Title: Diseño y evaluación de un modelo de colaboración multimodal, heterogéneo y distribuido para entornos inmersivos Authors: Murillo Gutierrez, Gustavo Adolfo Contributor: Ramírez Paredes, Juan Pablo Ignacio Abstract: Una experiencia inmersiva puede definirse como el resultado sensorial, perceptual y emocional que experimenta un usuario al interactuar con un sistema capaz de generar una sensación de presencia en un entorno artificial. Una inmersión compartida, en contraste, se refiere a la posibilidad de mantener experiencias inmersivas de manera conjunta entre múltiples usuarios, ya sea en espacios locales o remotos, de forma simultánea, síncrona o asíncrona. Actualmente, la colaboración inmersiva enfrenta exigencias técnicas que se intensifican en entornos con dispositivos heterogéneos, donde las diferencias en capacidades de seguimiento, visualización e interacción pueden comprometer la coherencia de la experiencia. Aunque en la literatura se han propuesto soluciones a estos retos, la mayoría se basan en arquitecturas centralizadas que, si bien son funcionales, presentan limitaciones críticas que nos obligan a plantearnos la pregunta: ¿Deberían las arquitecturas centralizadas seguir siendo el eje principal de la colaboración inmersiva? Esta obra plantea que un paradigma de colaboración descentralizado podría superar dichas limitaciones, ofreciendo mejoras en la latencia, la robustez y la integración multimodal. Para validar esta hipótesis, se diseñaron, implementaron y evaluaron dos arquitecturas distribuidas para la colaboración entre sistemas de realidad aumentada y realidad virtual: una centralizada y otra descentralizada. Las pruebas se realizaron bajo las mismas condiciones en cuanto a latencia, replicación y coherencia espacial entre dispositivos heterogéneos. Los resultados obtenidos evidencian el potencial de las arquitecturas descentralizadas como alternativa viable para la colaboración inmersiva, representando una base sólida para futuras investigaciones en sistemas XR. 2026-01-01T00:00:00Z