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Fecha
2026-02-09
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Editorial
Citas
Resumen
Este Trabajo Fin de Máster aborda el diseño, desarrollo e implementación de una plataforma integral de Internet de las Cosas (IoT) para la monitorización meteorológica y la automatización domótica. La arquitectura propuesta combina una red de comunicación híbrida basada en tecnología LoRaWAN [6] para nodos de largo alcance con conectividad Wi-Fi para dispositivos locales, garantizando redundancia y fiabilidad en la transmisión de datos.
La estación meteorológica desarrollada integra trece sensores que permiten la captura de variables ambientales en tiempo real: temperatura, humedad relativa, presión atmosférica, velocidad y dirección del viento, radiación ultravioleta, precipitación, calidad del aire y posición GPS. Estos datos se centralizan en un gateway local desplegado sobre un servidor Linux mediante contenedores Docker, que ejecuta servicios de almacenamiento en bases de datos de series temporales (InfluxDB), visualización (Grafana) y automatización (Node-RED).
El principal aporte del proyecto reside en la integración de datos meteorológicos hiperlocales con la lógica de control domótico, superando las limitaciones de los sistemas basados en APIs meteorológicas remotas. Esta aproximación permite la toma de decisiones automatizada sobre actuadores domésticos —persianas, riego, climatización, ventilación— en función de las condiciones climáticas reales del entorno inmediato. La evaluación experimental demuestra la viabilidad de esta arquitectura híbrida para aplicaciones residenciales avanzadas.
This Master’s Thesis addresses the design, development, and implementation of a comprehensive Internet of Things (IoT) platform for meteorological monitoring and home automation. The proposed architecture combines a hybrid communication network based on LoRaWAN technology for long-range nodes with Wi-Fi connectivity for local devices, ensuring redundancy and reliability in data transmission. The developed weather station integrates thirteen sensors that enable real-time capture of environmental variables: temperature, relative humidity, atmospheric pressure, wind speed and direction, ultraviolet radiation, precipitation, air quality, and GPS position. These data are centralized in a local gateway deployed on a Linux server using Docker containers, which runs time-series database storage services (InfluxDB), visualization (Grafana), and automation (Node-RED). The main contribution of this project lies in the integration of hyper-local meteorological data with home automation control logic, overcoming the limitations of systems based on remote weather APIs. This approach enables automated decision-making on domestic actuators —blinds, irrigation, climate control, ventilation— based on the actual weather conditions of the immediate environment. Experimental evaluation demonstrates the viability of this hybrid architecture for advanced residential applications.
This Master’s Thesis addresses the design, development, and implementation of a comprehensive Internet of Things (IoT) platform for meteorological monitoring and home automation. The proposed architecture combines a hybrid communication network based on LoRaWAN technology for long-range nodes with Wi-Fi connectivity for local devices, ensuring redundancy and reliability in data transmission. The developed weather station integrates thirteen sensors that enable real-time capture of environmental variables: temperature, relative humidity, atmospheric pressure, wind speed and direction, ultraviolet radiation, precipitation, air quality, and GPS position. These data are centralized in a local gateway deployed on a Linux server using Docker containers, which runs time-series database storage services (InfluxDB), visualization (Grafana), and automation (Node-RED). The main contribution of this project lies in the integration of hyper-local meteorological data with home automation control logic, overcoming the limitations of systems based on remote weather APIs. This approach enables automated decision-making on domestic actuators —blinds, irrigation, climate control, ventilation— based on the actual weather conditions of the immediate environment. Experimental evaluation demonstrates the viability of this hybrid architecture for advanced residential applications.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
IoT, LoRaWAN, Domótica, Estación Meteorológica, MQTT, Eficiencia Energética, Automatización, IoT, LoRaWAN, Home Automation, Weather Station, MQTT, Energy Efficiency, Automation
Citación
Buendía del Campo, Guillermo. Trabajo de Fin de Máster: Plataforma IoT para Monitorización Meteorológica y Control Domótico Automatizado. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2026
Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática
Departamento
Sistemas de Comunicación y Control