Aprendizaje de sensorizado de entornos IoT mediante BeagleBone

  1. Alejandro Millan Del Rio 1
  2. José Alberto Benítez Andrades 1
  3. Carmen Benavides Cuellar 1
  4. Bruno Fernandes 2
  5. Fabio Silva 3
  6. José Luis Casteleiro Roca 4
  7. Isaías García Rodríguez 1
  8. Héctor Alaiz Moretón 1
  1. 1 Universidad de León
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    Universidad de León

    León, España

    ROR https://ror.org/02tzt0b78

  2. 2 Universidade do Minho
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    Universidade do Minho

    Braga, Portugal

    ROR https://ror.org/037wpkx04

  3. 3 Polytechnic Institute of Porto (Portugal)
  4. 4 Universidade da Coruña
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    Universidade da Coruña

    La Coruña, España

    ROR https://ror.org/01qckj285

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Book:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Publisher: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Year of publication: 2019

Pages: 302-308

Congress: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Type: Conference paper

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Abstract

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.

Data source: Dialnet