Infraestructura para el desarrollo de laboratorios
remotos
Remote Laboratories Development Framework
Marco Miretti
1
, Emanuel Bernardi
2
AC&ES - Research Group, Universidad Tecnol
´
ogica Nacional Facultad Regional San Francisco
San Francisco, C
´
ordoba, Argentina
1
mmiretti@sanfrancisco.utn.edu.ar
2
ebernardi@sanfrancisco.utn.edu.ar
Resumen—El presente trabajo se fundamenta en la ense
˜
nanza
a trav
´
es de experiencias remotas. El mismo plantea el desar-
rollo de una infraestructura de aprendizaje a distancia medi-
ante la construcci
´
on de laboratorios remotos de forma vers
´
atil,
escalable y asequible, al apoyarse en la democratizaci
´
on de la
tecnolog
´
ıa.
Si bien la propuesta es aplicable a un sinn
´
umero de ramas
de la ciencia, con el fin de proveer un prototipo funcional,
´
este se implement
´
o para la ense
˜
nanza de sistemas de control.
En consecuencia,
´
este consiste en la construcci
´
on de un
sistema din
´
amico, t
´
ıpico del
´
area. Adem
´
as, cuenta con una
interfaz de programaci
´
on de aplicaci
´
on (API) que permite a
los estudiantes desarrollar sus propios algoritmos de control,
utilizando lenguajes de alto nivel, como son Python y GNU
Octave, prescindiendo de competencias afines a los sistemas
embebidos y a las redes de comunicaci
´
on.
Palabras clave: educaci
´
on; experimentaci
´
on remota; sistemas
de control.
Abstract—The present work is based on teaching through
remote experiences. It proposes the development of a
distance learning infrastructure by the construction of remote
laboratories in a versatile, scalable and affordable way, by
relying on the technology democratization.
Although the proposal is applicable to countless areas of
science, in order to provide a functional prototype, it was
implemented for teaching control systems. Consequently, this
consists of the construction of a dynamic system, typical of
the area. In addition, it has an application programming
interface (API) that allows students to develop their own
control algorithms, using high-level languages, such as Python
and GNU Octave, regardless of related skills to embedded
systems and communication networks.
Keywords: education; remote experimentation; control
systems.
I. INTRODUCCI
´
ON
La experimentaci
´
on como herramienta de aprendizaje, es
en s
´
ı un m
´
etodo sumamente enriquecedor, que al ser com-
plementada con conceptos te
´
oricos posibilita la generaci
´
on
de resultados sobresalientes. Este aspecto es particularmente
relevante en
´
areas de formaci
´
on ingenieril, donde realizar
ensayos pr
´
acticos constituye una parte
´
ıntegra del estudio
[1]. Entonces, a la hora de percibir un fen
´
omeno, u ob-
servar el comportamiento de un sistema, la pr
´
actica resulta
mandatoria. Adicionalmente, el acceso remoto al material
educativo ha demostrado ser de gran utilidad durante el brote
de COVID-19.
En base a los fundamentos mencionados, a trav
´
es de este
trabajo se plantea el desarrollo de una infraestructura de
laboratorios remotos para la ense
˜
nanza en la ingenier
´
ıa, con
la aplicaci
´
on particular a los sistemas de control. A modo
de justificar el desarrollo, se construy
´
o un sistema din
´
amico
prototipo que permite el ensayo y evaluaci
´
on de las t
´
ecnicas
de control instruidas (tales como PID
1
, MPC
2
, entre otras).
As
´
ı, el prop
´
osito de esta metodolog
´
ıa de ense
˜
nanza es
permitir que el estudiante se instruya de forma aut
´
onoma y
descentralizada, posibilitando el acceso a los experimentos
de forma remota e ininterrumpida. Particularmente, con
la implementaci
´
on de este sistema el estudiante tiene a
su alcance la capacidad de aplicar m
´
ultiples t
´
ecnicas de
control [2]–[4], siendo prescindible la experiencia en la
programaci
´
on de bajo nivel, i.e. programaci
´
on de sistemas
embebidos, configuraci
´
on de las comunicaciones, etc. Para
ello, el desarrollo contempla el dise
˜
no de librer
´
ıas intuitivas
y simples de utilizar, implementadas en los lenguajes GNU
Octave y Python, de modo que para su utilizaci
´
on solo
ser
´
an necesarios conocimientos m
´
ınimos de programaci
´
on.
Se eligieron estos lenguajes debido a que los mismos poseen
extensos paquetes dedicados al control de procesos. Esto
es, mientras que GNU Octave resulta ampliamente popular
entre los investigadores de las
´
areas afines, Python posee una
gran tracci
´
on por parte de la comunidad desarrolladora de
software libre. Adem
´
as, para el caso de GNU Octave existen
proyectos para llevar la accesibilidad un paso adelante, como
por ejemplo el desarrollo de una interfaz gr
´
afica de usuario
GUI
3
para la ense
˜
nanza de control de procesos [5].
En la Figura 1 se plasma la infraestructura b
´
asica
planteada, como as
´
ı tambi
´
en su alcance. La misma demues-
tra como los estudiantes acceden a experimentos de forma
remota a trav
´
es de internet, utilizando como intermediario
un servidor remoto, en este caso implementado sobre una
Raspberry Pi (aunque puede funcionar en cualquier com-
putador que ofrezca una interfaz WiFi y un sistema operativo
basado en GNU Linux). Los experimentos remotos se comu-
nican con dicho servidor mediante plataformas embebidas
1
Del ingl
´
es, Proportional-Integral-Derivative
2
Del ingl
´
es, Model Predictive Control.
3
Del ingl
´
es, Graphical User Interface
Recibido: 27/02/22; Aceptado: 14/05/22
Creative Commons License - Attribution-NonCommercial-
NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
https://doi.org/10.37537/rev.elektron.6.1.143.2022
Original Article
Revista elektron, Vol. 6, No. 1, pp. 8-19 (2022)
ISSN 2525-0159
8