DESARROLLO DE UN SISTEMA DE
TELEMETRÍA PARA LA SUPERVISIÓN DE
PARÁMETROS OPERATIVOS EN UN GO KART
HOMOLOGADO POR LA CIK-FIA
DEVELOPMENT OF A TELEMETRY SYSTEM FOR MONITORING
OPERATIONAL PARAMETERS IN A CIK-FIA HOMOLOGATED GO-
KART
Jonathan Samuel Lozada Pilco
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Simón Bolívar Cruz Muñoz
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Orlando Alfonso Lara Medina
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Dany Ricardo Macías Carrillo
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Edison David Mañay Chochos
Alfa Soluciones Ingeniería
pág. 11328
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16702
Desarrollo de un sistema de telemetría para la supervisión de parámetros
operativos en un Go Kart homologado por la CIK-FIA
Jonathan Samuel Lozada Pilco1
j_lozada@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-2407-0201
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Simón Bolívar Cruz Muñoz
s_cruz@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2548-1392
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Orlando Alfonso Lara Medina
o_lara@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-1854-8536
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Dany Ricardo Macías Carrillo
d_carrillo@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-1055-4046
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Edison David Mañay Chochos
edmanay@outlook.com
https://orcid.org/0000-0002-3447-2511
Alfa Soluciones Ingeniería
Salcedo – Ecuador
RESUMEN
Esta investigación presenta el desarrollo de un sistema de telemetría para supervisar los parámetros
operativos, tales como la velocidad, la temperatura del motor, las emisiones de gases y la localización
geoespacial en competición de un Go Kart homologado por la CIK-FIA. El sistema mide la velocidad
angular del eje de transmisión de potencia mediante un sensor de efecto Hall, lo que permite estimar las
revoluciones por minuto (RPM) del motor y, a partir de esta, calcular la velocidad lineal del vehículo.
Además, registra la temperatura del motor mediante una termocupla y evalúa las emisiones de gases con
un sensor MQ-2. También incorpora un módulo SIM808 con GPS para el rastreo en tiempo real. La
integración de conectividad IoT permitió la transmisión remota de datos vía GPRS, a través del módulo
SIM808, hacia la plataforma Thinger.io en la nube, facilitando el monitoreo en tiempo real. Las pruebas
en pista validaron la efectividad del sistema para la supervisión de parámetros críticos y la evaluación del
desempeño del prototipo. Además, el sistema desarrollado representa una solución económica y eficiente
para la telemetría en vehículos de competición.
Palabras clave: telemetría, monitorización en tiempo real, go kart, iot, gps
1 Autor principal.
Correspondencia: j_lozada@istsb.edu.ec
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16702
Desarrollo de un sistema de telemetría para la supervisión de parámetros
operativos en un Go Kart homologado por la CIK-FIA
Jonathan Samuel Lozada Pilco1
j_lozada@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-2407-0201
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Simón Bolívar Cruz Muñoz
s_cruz@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2548-1392
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Orlando Alfonso Lara Medina
o_lara@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-1854-8536
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Dany Ricardo Macías Carrillo
d_carrillo@istsb.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-1055-4046
Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar
Guayaquil – Ecuador
Edison David Mañay Chochos
edmanay@outlook.com
https://orcid.org/0000-0002-3447-2511
Alfa Soluciones Ingeniería
Salcedo – Ecuador
RESUMEN
Esta investigación presenta el desarrollo de un sistema de telemetría para supervisar los parámetros
operativos, tales como la velocidad, la temperatura del motor, las emisiones de gases y la localización
geoespacial en competición de un Go Kart homologado por la CIK-FIA. El sistema mide la velocidad
angular del eje de transmisión de potencia mediante un sensor de efecto Hall, lo que permite estimar las
revoluciones por minuto (RPM) del motor y, a partir de esta, calcular la velocidad lineal del vehículo.
Además, registra la temperatura del motor mediante una termocupla y evalúa las emisiones de gases con
un sensor MQ-2. También incorpora un módulo SIM808 con GPS para el rastreo en tiempo real. La
integración de conectividad IoT permitió la transmisión remota de datos vía GPRS, a través del módulo
SIM808, hacia la plataforma Thinger.io en la nube, facilitando el monitoreo en tiempo real. Las pruebas
en pista validaron la efectividad del sistema para la supervisión de parámetros críticos y la evaluación del
desempeño del prototipo. Además, el sistema desarrollado representa una solución económica y eficiente
para la telemetría en vehículos de competición.
Palabras clave: telemetría, monitorización en tiempo real, go kart, iot, gps
1 Autor principal.
Correspondencia: j_lozada@istsb.edu.ec
pág. 11329
Development of a Telemetry System for Monitoring Operational Parameters
in a CIK-FIA Homologated Go-Kart
ABSTRACT
This research presents the development of a telemetry system to monitor operational parameters such as
speed, engine temperature, gas emissions, and geospatial location in a CIK-FIA homologated Go-Kart
competition. The system measures the angular velocity of the power transmission shaft using a Hall effect
sensor, allowing the estimation of the engine's revolutions per minute (RPM) and, from this, the
calculation of the vehicle's linear speed. Additionally, it records engine temperature using a thermocouple
and evaluates gas emissions with an MQ-2 sensor. It also incorporates an SIM808 module with GPS for
real-time tracking. The integration of IoT connectivity enabled remote data transmission via GPRS,
through the SIM808 module, to the Thinger.io cloud platform, facilitating real-time monitoring. Track
tests validated the system's effectiveness in monitoring critical parameters and evaluating the prototype’s
performance. Moreover, the developed system represents a cost-effective and efficient solution for
telemetry in racing vehicles.
Keywords: telemetry, real-time monitoring, go kart, iot, gps
Artículo recibido 13 enero 2025
Aceptado para publicación: 19 febrero 2025
Development of a Telemetry System for Monitoring Operational Parameters
in a CIK-FIA Homologated Go-Kart
ABSTRACT
This research presents the development of a telemetry system to monitor operational parameters such as
speed, engine temperature, gas emissions, and geospatial location in a CIK-FIA homologated Go-Kart
competition. The system measures the angular velocity of the power transmission shaft using a Hall effect
sensor, allowing the estimation of the engine's revolutions per minute (RPM) and, from this, the
calculation of the vehicle's linear speed. Additionally, it records engine temperature using a thermocouple
and evaluates gas emissions with an MQ-2 sensor. It also incorporates an SIM808 module with GPS for
real-time tracking. The integration of IoT connectivity enabled remote data transmission via GPRS,
through the SIM808 module, to the Thinger.io cloud platform, facilitating real-time monitoring. Track
tests validated the system's effectiveness in monitoring critical parameters and evaluating the prototype’s
performance. Moreover, the developed system represents a cost-effective and efficient solution for
telemetry in racing vehicles.
Keywords: telemetry, real-time monitoring, go kart, iot, gps
Artículo recibido 13 enero 2025
Aceptado para publicación: 19 febrero 2025
pág. 11330
INTRODUCCIÓN
De acuerdo con la FIA, (2025) la Comisión Internacional de Karting de la Federación Internacional del
Automóvil (CIK-FIA), un Go-Kart es un vehículo terrestre de cuatro ruedas, con o sin carrocería, donde dos
ruedas están destinadas a la dirección y las otras dos a la transmisión de potencia. Generalmente, estos
vehículos están equipados con motores de combustión interna (Krishnamoorthi et al., 2021).
La telemetría es un sistema de comunicación inalámbrico que se encarga de recopilar datos para transmitir a
una estación de supervisión (Benítez Moreno, 2022). En los últimos años, la telemetría vehicular se ha
vuelto esencial, ya que permite el monitoreo remoto de variables clave como velocidad, temperatura, nivel
de combustible, etc. Además, integra la ubicación geoespacial para evaluar el rendimiento del vehículo en
función de la ruta recorrida. Con el tiempo, la telemetría ha incorporado tecnologías como inteligencia
artificial, big data, análisis de datos, monitoreo en tiempo real y software de plataforma abierta (Flores-
Cortez & Gonzales Crespin, 2023; Geotab, 2024).
Campos Pérez, (2022) propuso el diseño de un sistema de monitoreo para una flota vehicular, con el
objetivo de optimizar el control de las rutas. El sistema integró rastreo GPS y la lectura de datos vehiculares
a través del puerto OBD-II, enviando la información vía SMS a un programa de gestión. Con ello, buscó
mejorar la organización, reducir el consumo de recursos y fomentar el uso eficiente de los vehículos.
Según Bermúdez Pérez, (2024) en su investigación describe el desarrollo de un sistema de telemetría
integral denominado Core-Telemetry, creado para supervisar diversas variables, como el consumo de
corriente, la tensión eléctrica de la batería, la velocidad y la geolocalización del vehículo eléctrico
monoplaza utilizado en competencias nacionales. Este sistema fue empleado para la toma de decisiones
tanto en las pruebas como durante la competencia. Mientras que Cumbe Tacuri & Ramon Rojas, (2023)
implementaron un sistema de telemetría basado en comunicación wifi entre un Mychron 5s y una
computadora, utilizando el software RaceStudio 3, en un vehículo con motor estacionario Honda. Los
parámetros monitoreados fueron temperatura del motor, revoluciones por minuto, aceleración, velocidad y
temperatura de los neumáticos. Los resultados mostraron que el sistema de telemetría puede replicarse en
otros vehículos tipo Go-kart y destacó que los tiempos por vuelta y la velocidad dependen del estilo de
conducción. Además, observaron que la temperatura del cabezote del motor disminuye considerablemente
cuando el Go-kart alcanza mayores velocidades, llegando a un mínimo de 42°C.
INTRODUCCIÓN
De acuerdo con la FIA, (2025) la Comisión Internacional de Karting de la Federación Internacional del
Automóvil (CIK-FIA), un Go-Kart es un vehículo terrestre de cuatro ruedas, con o sin carrocería, donde dos
ruedas están destinadas a la dirección y las otras dos a la transmisión de potencia. Generalmente, estos
vehículos están equipados con motores de combustión interna (Krishnamoorthi et al., 2021).
La telemetría es un sistema de comunicación inalámbrico que se encarga de recopilar datos para transmitir a
una estación de supervisión (Benítez Moreno, 2022). En los últimos años, la telemetría vehicular se ha
vuelto esencial, ya que permite el monitoreo remoto de variables clave como velocidad, temperatura, nivel
de combustible, etc. Además, integra la ubicación geoespacial para evaluar el rendimiento del vehículo en
función de la ruta recorrida. Con el tiempo, la telemetría ha incorporado tecnologías como inteligencia
artificial, big data, análisis de datos, monitoreo en tiempo real y software de plataforma abierta (Flores-
Cortez & Gonzales Crespin, 2023; Geotab, 2024).
Campos Pérez, (2022) propuso el diseño de un sistema de monitoreo para una flota vehicular, con el
objetivo de optimizar el control de las rutas. El sistema integró rastreo GPS y la lectura de datos vehiculares
a través del puerto OBD-II, enviando la información vía SMS a un programa de gestión. Con ello, buscó
mejorar la organización, reducir el consumo de recursos y fomentar el uso eficiente de los vehículos.
Según Bermúdez Pérez, (2024) en su investigación describe el desarrollo de un sistema de telemetría
integral denominado Core-Telemetry, creado para supervisar diversas variables, como el consumo de
corriente, la tensión eléctrica de la batería, la velocidad y la geolocalización del vehículo eléctrico
monoplaza utilizado en competencias nacionales. Este sistema fue empleado para la toma de decisiones
tanto en las pruebas como durante la competencia. Mientras que Cumbe Tacuri & Ramon Rojas, (2023)
implementaron un sistema de telemetría basado en comunicación wifi entre un Mychron 5s y una
computadora, utilizando el software RaceStudio 3, en un vehículo con motor estacionario Honda. Los
parámetros monitoreados fueron temperatura del motor, revoluciones por minuto, aceleración, velocidad y
temperatura de los neumáticos. Los resultados mostraron que el sistema de telemetría puede replicarse en
otros vehículos tipo Go-kart y destacó que los tiempos por vuelta y la velocidad dependen del estilo de
conducción. Además, observaron que la temperatura del cabezote del motor disminuye considerablemente
cuando el Go-kart alcanza mayores velocidades, llegando a un mínimo de 42°C.
pág. 11331
De La Cruz Rosero & Morillo Gordillo, 2024) diseñaron e implementaron un sistema de telemetría para
taxis con el objetivo de generar alertas. Para ello, utilizaron el módulo SIM808 v2, que integra GSM, GPRS
y GPS, permitiendo la transmisión de datos vía mensajes de texto, conectividad móvil y geolocalización. La
plataforma Ubidots se empleó para visualizar la ruta del vehículo en Google Maps y monitorear variables
como el consumo de gasolina, la temperatura del motor y la activación del botón de pánico. El sistema se
alimenta con la batería del vehículo como fuente principal.
En la sección de metodología se describe el desarrollo del sistema de telemetría, mientras que en la sección
de resultados se presentarán los datos obtenidos durante el monitoreo. Finalmente, se expondrán las
consideraciones finales.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación realizada es de carácter aplicado, ya que busca la implementación práctica de un sistema de
telemetría con aplicaciones reales en el monitoreo vehicular. Asimismo, sigue un enfoque metodológico
descriptivo, lo que implica un análisis detallado de cada componente del sistema, incluyendo la arquitectura
de telemetría, el diseño del hardware y software, el desarrollo del algoritmo de control y la interfaz de
usuario en la plataforma web. Este enfoque permite documentar con precisión el proceso de diseño e
implementación, facilitando su replicabilidad y futuras mejoras.
Arquitectura del sistema de telemetría
La arquitectura del sistema de telemetría para la supervisión de parámetros operativos en operación del Go-
Kart está compuesta por un equipo electrónico diseñado para recopilar y transmitir datos en tiempo real.
Este equipo incluye sensores de velocidad, temperatura, sensor de gas, un módulo de comunicación
GSM/GPRS más GPS y un microcontrolador central. El equipo de telemetría envía la información
recopilada a la torre de telecomunicaciones más cercana mediante la tecnología GPRS. Posteriormente, los
datos son encaminados hacia un servidor de telemetría IoT en la nube, donde se visualizan a través de una
interfaz de usuario. La Figura 1 representa la arquitectura empleada en este proceso, detallando el flujo de
datos desde la adquisición en el vehículo hasta su presentación en la plataforma de monitoreo.
De La Cruz Rosero & Morillo Gordillo, 2024) diseñaron e implementaron un sistema de telemetría para
taxis con el objetivo de generar alertas. Para ello, utilizaron el módulo SIM808 v2, que integra GSM, GPRS
y GPS, permitiendo la transmisión de datos vía mensajes de texto, conectividad móvil y geolocalización. La
plataforma Ubidots se empleó para visualizar la ruta del vehículo en Google Maps y monitorear variables
como el consumo de gasolina, la temperatura del motor y la activación del botón de pánico. El sistema se
alimenta con la batería del vehículo como fuente principal.
En la sección de metodología se describe el desarrollo del sistema de telemetría, mientras que en la sección
de resultados se presentarán los datos obtenidos durante el monitoreo. Finalmente, se expondrán las
consideraciones finales.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación realizada es de carácter aplicado, ya que busca la implementación práctica de un sistema de
telemetría con aplicaciones reales en el monitoreo vehicular. Asimismo, sigue un enfoque metodológico
descriptivo, lo que implica un análisis detallado de cada componente del sistema, incluyendo la arquitectura
de telemetría, el diseño del hardware y software, el desarrollo del algoritmo de control y la interfaz de
usuario en la plataforma web. Este enfoque permite documentar con precisión el proceso de diseño e
implementación, facilitando su replicabilidad y futuras mejoras.
Arquitectura del sistema de telemetría
La arquitectura del sistema de telemetría para la supervisión de parámetros operativos en operación del Go-
Kart está compuesta por un equipo electrónico diseñado para recopilar y transmitir datos en tiempo real.
Este equipo incluye sensores de velocidad, temperatura, sensor de gas, un módulo de comunicación
GSM/GPRS más GPS y un microcontrolador central. El equipo de telemetría envía la información
recopilada a la torre de telecomunicaciones más cercana mediante la tecnología GPRS. Posteriormente, los
datos son encaminados hacia un servidor de telemetría IoT en la nube, donde se visualizan a través de una
interfaz de usuario. La Figura 1 representa la arquitectura empleada en este proceso, detallando el flujo de
datos desde la adquisición en el vehículo hasta su presentación en la plataforma de monitoreo.
pág. 11332
Figura 1. Ilustración de la arquitectura del sistema de telemetría
Diseño del equipo de telemetría
El diseño del sistema se basa en estudios previos y en la necesidad de contar con una herramienta eficiente
para supervisar los parámetros operativos del vehículo. El equipo de telemetría fue diseñado para operar de
manera autónoma, utilizando la batería del Go-Kart como fuente de alimentación para garantizar un
suministro de energía estable durante su funcionamiento. Esta característica permite que el dispositivo esté
integrado a bordo del prototipo y facilite la supervisión en tiempo real de los parámetros operativos clave.
En la Figura 2 se muestra el diagrama electrónico del equipo de telemetría, detallando la conexión entre los
distintos componentes.
Figura 1. Ilustración de la arquitectura del sistema de telemetría
Diseño del equipo de telemetría
El diseño del sistema se basa en estudios previos y en la necesidad de contar con una herramienta eficiente
para supervisar los parámetros operativos del vehículo. El equipo de telemetría fue diseñado para operar de
manera autónoma, utilizando la batería del Go-Kart como fuente de alimentación para garantizar un
suministro de energía estable durante su funcionamiento. Esta característica permite que el dispositivo esté
integrado a bordo del prototipo y facilite la supervisión en tiempo real de los parámetros operativos clave.
En la Figura 2 se muestra el diagrama electrónico del equipo de telemetría, detallando la conexión entre los
distintos componentes.
pág. 11333
Figura 2. Diagrama electrónico del sistema de telemetría
La arquitectura del equipo de telemetría está conformada por una tarjeta Arduino Uno, que funciona como
unidad de procesamiento central, junto con tres tipos de sensores especializados:
• Termocupla tipo K: utilizada para medir la temperatura del motor. Su integración con el
microcontrolador se realiza a través del módulo MAX6675, utilizando el protocolo de comunicación SPI
(Grajales Erazo & Monsalve Vargas, 2019).
• Sensor de efecto Hall: encargado de medir la velocidad y las revoluciones por minuto (RPM),
generando una señal digital que es procesada por la tarjeta de control (Atorino et al., 2009).
• Sensor MQ-2: diseñado para detectar y cuantificar la concentración de humo emitido por el tubo de
escape. Su salida analógica se conecta a un pin de lectura de la tarjeta Arduino (Pandey et al., 2017).
Para la gestión de la alimentación, el sistema incorpora un módulo regulador DC-DC step-down LM2596,
configurado para suministrar un voltaje estable de 5V.
Figura 2. Diagrama electrónico del sistema de telemetría
La arquitectura del equipo de telemetría está conformada por una tarjeta Arduino Uno, que funciona como
unidad de procesamiento central, junto con tres tipos de sensores especializados:
• Termocupla tipo K: utilizada para medir la temperatura del motor. Su integración con el
microcontrolador se realiza a través del módulo MAX6675, utilizando el protocolo de comunicación SPI
(Grajales Erazo & Monsalve Vargas, 2019).
• Sensor de efecto Hall: encargado de medir la velocidad y las revoluciones por minuto (RPM),
generando una señal digital que es procesada por la tarjeta de control (Atorino et al., 2009).
• Sensor MQ-2: diseñado para detectar y cuantificar la concentración de humo emitido por el tubo de
escape. Su salida analógica se conecta a un pin de lectura de la tarjeta Arduino (Pandey et al., 2017).
Para la gestión de la alimentación, el sistema incorpora un módulo regulador DC-DC step-down LM2596,
configurado para suministrar un voltaje estable de 5V.
pág. 11334
Además, se integra un módulo SIM808, que combina funcionalidades de GSM, GPRS y GPS. Su
comunicación con la tarjeta central se establece mediante UART (comunicación serial). Este módulo
permite tanto el rastreo de ubicación en tiempo real como la transmisión de datos a una plataforma IoT
remota a través de la red GPRS (Mahadevan et al., 2021).
Algoritmo del equipo de telemetría
El algoritmo constituye el núcleo operativo del sistema de telemetría, siendo fundamental para la correcta
ejecución de las tareas de monitoreo, procesamiento y transmisión de datos. Su diseño debe garantizar una
estructura eficiente y optimizada, asegurando el funcionamiento continuo del sistema bajo diferentes
condiciones operativas.
El desarrollo del algoritmo abarca los siguientes aspectos clave:
• Inclusión de librerías específicas: Se integran bibliotecas especializadas para la gestión de
sensores, comunicación serial, procesamiento de datos, transmisión GPRS, plataforma IoT.
• Definición de variables y constantes: Se establecen parámetros esenciales, como umbrales de
temperatura, velocidad y niveles de emisión, que permiten interpretar correctamente los datos obtenidos.
• Configuración de módulos: Se inicializan y configuran los módulos de adquisición de datos, como
la termocupla tipo K, el sensor de efecto Hall y el sensor MQ-2, además del módulo SIM808 para la
conectividad GSM/GPRS.
• Lógica de control y transmisión de datos: Se desarrolla el flujo de operaciones que gestiona la
adquisición, procesamiento y envío de información en tiempo real hacia la plataforma IoT.
Para programar la tarjeta Arduino Uno se utilizó el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) de Arduino.
Además, se integra un módulo SIM808, que combina funcionalidades de GSM, GPRS y GPS. Su
comunicación con la tarjeta central se establece mediante UART (comunicación serial). Este módulo
permite tanto el rastreo de ubicación en tiempo real como la transmisión de datos a una plataforma IoT
remota a través de la red GPRS (Mahadevan et al., 2021).
Algoritmo del equipo de telemetría
El algoritmo constituye el núcleo operativo del sistema de telemetría, siendo fundamental para la correcta
ejecución de las tareas de monitoreo, procesamiento y transmisión de datos. Su diseño debe garantizar una
estructura eficiente y optimizada, asegurando el funcionamiento continuo del sistema bajo diferentes
condiciones operativas.
El desarrollo del algoritmo abarca los siguientes aspectos clave:
• Inclusión de librerías específicas: Se integran bibliotecas especializadas para la gestión de
sensores, comunicación serial, procesamiento de datos, transmisión GPRS, plataforma IoT.
• Definición de variables y constantes: Se establecen parámetros esenciales, como umbrales de
temperatura, velocidad y niveles de emisión, que permiten interpretar correctamente los datos obtenidos.
• Configuración de módulos: Se inicializan y configuran los módulos de adquisición de datos, como
la termocupla tipo K, el sensor de efecto Hall y el sensor MQ-2, además del módulo SIM808 para la
conectividad GSM/GPRS.
• Lógica de control y transmisión de datos: Se desarrolla el flujo de operaciones que gestiona la
adquisición, procesamiento y envío de información en tiempo real hacia la plataforma IoT.
Para programar la tarjeta Arduino Uno se utilizó el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) de Arduino.
pág. 11335
Figura 3. Representación esquemática del código del equipo de telemetría
Interfaz de usuario
El entorno de interacción permite la visualización y gestión de datos a través de un servidor IoT, en este
caso, utilizando la plataforma Thinger.io (Thinger.io, 2025). Esta plataforma facilita el monitoreo en tiempo
real de las variables captadas por el sistema de telemetría, proporcionando una interfaz intuitiva para la
supervisión de los datos.
A continuación, se presenta un resumen de los pasos fundamentales para el desarrollo de una interfaz de
usuario en Thinger.io, lo que permite configurar paneles personalizados, integrar widgets gráficos y
establecer alertas basadas en parámetros específicos. En la Figura 4, se ilustra el proceso detallado de
implementación de la interfaz en esta plataforma.
Figura 3. Representación esquemática del código del equipo de telemetría
Interfaz de usuario
El entorno de interacción permite la visualización y gestión de datos a través de un servidor IoT, en este
caso, utilizando la plataforma Thinger.io (Thinger.io, 2025). Esta plataforma facilita el monitoreo en tiempo
real de las variables captadas por el sistema de telemetría, proporcionando una interfaz intuitiva para la
supervisión de los datos.
A continuación, se presenta un resumen de los pasos fundamentales para el desarrollo de una interfaz de
usuario en Thinger.io, lo que permite configurar paneles personalizados, integrar widgets gráficos y
establecer alertas basadas en parámetros específicos. En la Figura 4, se ilustra el proceso detallado de
implementación de la interfaz en esta plataforma.
pág. 11336
Figura 4. Diagrama de flujo de los pasos a seguir para crear la interfaz de usuario
Implementación del sistema de telemetría
El equipo de telemetría fue instalado en la parte trasera del asiento del Go Kart, lo que garantiza su
integración en el vehículo sin interferir con su funcionamiento.
En la Figura 5, se muestra la ubicación del equipo de telemetría dentro del Go Kart, destacando su
posicionamiento para asegurar el monitoreo continuo y sin interrupciones.
Figura 5. Instalación del equipo de telemetría
Figura 4. Diagrama de flujo de los pasos a seguir para crear la interfaz de usuario
Implementación del sistema de telemetría
El equipo de telemetría fue instalado en la parte trasera del asiento del Go Kart, lo que garantiza su
integración en el vehículo sin interferir con su funcionamiento.
En la Figura 5, se muestra la ubicación del equipo de telemetría dentro del Go Kart, destacando su
posicionamiento para asegurar el monitoreo continuo y sin interrupciones.
Figura 5. Instalación del equipo de telemetría
pág. 11337
La comunicación entre el sistema de telemetría y la plataforma de monitoreo remoto Thinger.io se establece
mediante GPRS, utilizando la red móvil de la operadora Claro. La transmisión de datos ocurre en intervalos
de 1 segundo, garantizando un flujo continuo y actualizado de información para la supervisión remota del
vehículo en operación. Esta comunicación en tiempo real permite tomar decisiones oportunas durante
pruebas y competencias, optimizando el rendimiento del Go Kart.
Además, la plataforma proporciona acceso a los parámetros críticos del vehículo desde cualquier ubicación,
facilitando su análisis y gestión. En la Figura 6, se presenta la ubicación del equipo de telemetría en el Go
Kart, encargado de registrar y enviar los datos operativos clave.
Figura 6. Implementación del equipo de telemetría en el Go Kart
Se desarrolló una interfaz gráfica intuitiva para visualizar en tiempo real el estado de los parámetros
operativos a través de la plataforma Thinger.io, como se muestra en la Figura 7. Esta herramienta permite
una supervisión detallada de parámetros esenciales, incluyendo velocidad, tacómetro (RPM), temperatura
del motor, concentración de humo (smoke), tendencias de velocidad y RPM, así como la ubicación en
tiempo real mediante la integración con Google Maps.
La comunicación entre el sistema de telemetría y la plataforma de monitoreo remoto Thinger.io se establece
mediante GPRS, utilizando la red móvil de la operadora Claro. La transmisión de datos ocurre en intervalos
de 1 segundo, garantizando un flujo continuo y actualizado de información para la supervisión remota del
vehículo en operación. Esta comunicación en tiempo real permite tomar decisiones oportunas durante
pruebas y competencias, optimizando el rendimiento del Go Kart.
Además, la plataforma proporciona acceso a los parámetros críticos del vehículo desde cualquier ubicación,
facilitando su análisis y gestión. En la Figura 6, se presenta la ubicación del equipo de telemetría en el Go
Kart, encargado de registrar y enviar los datos operativos clave.
Figura 6. Implementación del equipo de telemetría en el Go Kart
Se desarrolló una interfaz gráfica intuitiva para visualizar en tiempo real el estado de los parámetros
operativos a través de la plataforma Thinger.io, como se muestra en la Figura 7. Esta herramienta permite
una supervisión detallada de parámetros esenciales, incluyendo velocidad, tacómetro (RPM), temperatura
del motor, concentración de humo (smoke), tendencias de velocidad y RPM, así como la ubicación en
tiempo real mediante la integración con Google Maps.
pág. 11338
La interfaz está diseñada para proporcionar una representación clara y organizada de los datos, facilitando el
análisis y la toma de decisiones durante la operación del Go Kart. Gracias a la actualización en tiempo real,
los usuarios pueden realizar un seguimiento preciso de las condiciones operativas, optimizar el rendimiento
del vehículo y reaccionar ante posibles anomalías de manera inmediata.
Figura 7. Interfaz de usuario para la supervisión del Go Kart
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El sistema de telemetría en el prototipo Go Kart permitió evaluar en tiempo real los principales parámetros
operativos del vehículo, ver Figura 8. La integración de sensores de velocidad, temperatura y calidad del
aire con el microcontrolador Arduino Uno garantizó una recopilación de datos confiable.
El sistema fue instalado en la parte trasera del asiento del Go Kart, asegurando una conexión estable y sin
interferencias con la operación del vehículo. La transmisión de datos se realizó con éxito a través de la red
GPRS con la operadora Claro, permitiendo el monitoreo remoto mediante la plataforma Thinger.io. La
comunicación en intervalos de 1 segundo proporcionó un flujo continuo de información, lo que resultó
fundamental para la supervisión en tiempo real.
La interfaz está diseñada para proporcionar una representación clara y organizada de los datos, facilitando el
análisis y la toma de decisiones durante la operación del Go Kart. Gracias a la actualización en tiempo real,
los usuarios pueden realizar un seguimiento preciso de las condiciones operativas, optimizar el rendimiento
del vehículo y reaccionar ante posibles anomalías de manera inmediata.
Figura 7. Interfaz de usuario para la supervisión del Go Kart
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El sistema de telemetría en el prototipo Go Kart permitió evaluar en tiempo real los principales parámetros
operativos del vehículo, ver Figura 8. La integración de sensores de velocidad, temperatura y calidad del
aire con el microcontrolador Arduino Uno garantizó una recopilación de datos confiable.
El sistema fue instalado en la parte trasera del asiento del Go Kart, asegurando una conexión estable y sin
interferencias con la operación del vehículo. La transmisión de datos se realizó con éxito a través de la red
GPRS con la operadora Claro, permitiendo el monitoreo remoto mediante la plataforma Thinger.io. La
comunicación en intervalos de 1 segundo proporcionó un flujo continuo de información, lo que resultó
fundamental para la supervisión en tiempo real.
pág. 11339
Figura 8. Funcionamiento del equipo de telemetría en el Go Kart
Precisión y desempeño de los sensores
Los sensores utilizados en el sistema demostraron una alta precisión en la adquisición de datos:
Termocupla tipo K con MAX6675: Permitió medir la temperatura del motor con una precisión de ±2 °C,
proporcionando una lectura confiable en un rango de -20 °C a 1024 °C.
Sensor de efecto Hall: Detectó con precisión la velocidad del Go Kart y el número de revoluciones por
minuto (RPM), con una latencia mínima.
Sensor MQ-2: Registró la concentración de gases emitidos por el escape, permitiendo un monitoreo
efectivo de la calidad del aire alrededor del vehículo.
Los datos obtenidos fueron consistentes y se correlacionaron con mediciones manuales de referencia, lo que
valida la precisión del sistema.
Algoritmo de telemetría y optimización
El algoritmo desarrollado en el entorno de programación de Arduino Uno demostró ser eficiente para la
adquisición, procesamiento y transmisión de datos. Se optimizó el código para minimizar el uso de recursos
y garantizar la estabilidad del sistema. La configuración del módulo SIM808 permitió una conexión estable
a la red GPRS, asegurando la transmisión ininterrumpida de los datos hacia la plataforma IoT.
Figura 8. Funcionamiento del equipo de telemetría en el Go Kart
Precisión y desempeño de los sensores
Los sensores utilizados en el sistema demostraron una alta precisión en la adquisición de datos:
Termocupla tipo K con MAX6675: Permitió medir la temperatura del motor con una precisión de ±2 °C,
proporcionando una lectura confiable en un rango de -20 °C a 1024 °C.
Sensor de efecto Hall: Detectó con precisión la velocidad del Go Kart y el número de revoluciones por
minuto (RPM), con una latencia mínima.
Sensor MQ-2: Registró la concentración de gases emitidos por el escape, permitiendo un monitoreo
efectivo de la calidad del aire alrededor del vehículo.
Los datos obtenidos fueron consistentes y se correlacionaron con mediciones manuales de referencia, lo que
valida la precisión del sistema.
Algoritmo de telemetría y optimización
El algoritmo desarrollado en el entorno de programación de Arduino Uno demostró ser eficiente para la
adquisición, procesamiento y transmisión de datos. Se optimizó el código para minimizar el uso de recursos
y garantizar la estabilidad del sistema. La configuración del módulo SIM808 permitió una conexión estable
a la red GPRS, asegurando la transmisión ininterrumpida de los datos hacia la plataforma IoT.
pág. 11340
Visualización de datos en Thinger.io
La interfaz de usuario desarrollada en Thinger.io facilitó la visualización clara y organizada de los
parámetros operativos del Go Kart, ver Figura 8. Los datos fueron presentados en tiempo real mediante
widgets personalizados, gráficos de tendencias y la integración con Google Maps para el rastreo de
ubicación. Esto permitió un análisis rápido y efectivo de la información, lo que fue clave para la toma de
decisiones durante pruebas y competencias.
Figura 9. Análisis de los parámetros operativos del Go Kart
Discusión comparativa y relevancia del sistema
La implementación de este sistema de telemetría representa una innovación en la supervisión vehicular para
prototipos de competición como el Go Kart, ver Figura 10. Comparado con sistemas comerciales, este
desarrollo ofrece una solución de bajo costo y alta eficiencia, con la capacidad de ser escalado e integrado
en otros tipos de vehículos.
Además, la posibilidad de acceso remoto a los datos y la integración con IoT mejoran significativamente las
estrategias de mantenimiento predictivo y análisis de desempeño. A pesar de su efectividad, futuras mejoras
podrían incluir la optimización del consumo energético y la integración de tecnologías de transmisión más
avanzadas, como LTE o 5G, para una mayor velocidad de comunicación y menor latencia.
Visualización de datos en Thinger.io
La interfaz de usuario desarrollada en Thinger.io facilitó la visualización clara y organizada de los
parámetros operativos del Go Kart, ver Figura 8. Los datos fueron presentados en tiempo real mediante
widgets personalizados, gráficos de tendencias y la integración con Google Maps para el rastreo de
ubicación. Esto permitió un análisis rápido y efectivo de la información, lo que fue clave para la toma de
decisiones durante pruebas y competencias.
Figura 9. Análisis de los parámetros operativos del Go Kart
Discusión comparativa y relevancia del sistema
La implementación de este sistema de telemetría representa una innovación en la supervisión vehicular para
prototipos de competición como el Go Kart, ver Figura 10. Comparado con sistemas comerciales, este
desarrollo ofrece una solución de bajo costo y alta eficiencia, con la capacidad de ser escalado e integrado
en otros tipos de vehículos.
Además, la posibilidad de acceso remoto a los datos y la integración con IoT mejoran significativamente las
estrategias de mantenimiento predictivo y análisis de desempeño. A pesar de su efectividad, futuras mejoras
podrían incluir la optimización del consumo energético y la integración de tecnologías de transmisión más
avanzadas, como LTE o 5G, para una mayor velocidad de comunicación y menor latencia.
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Figura 10. Sistema de telemetría en el Go Kart Final
CONSIDERACIONES FINALES
El desarrollo e implementación del sistema de telemetría en el prototipo Go-Kart permitió la supervisión
en tiempo real de variables operativas clave, como velocidad, temperatura del motor y calidad del aire. La
integración de sensores especializados con la plataforma Thinger.io demostró ser una solución eficaz para
el monitoreo remoto, proporcionando datos precisos y confiables.
Los sensores utilizados, incluyendo la termocupla tipo K con MAX6675, el sensor de efecto Hall y el
sensor MQ-2, mostraron un desempeño estable y una alta precisión en la recopilación de datos. La
transmisión de información mediante el módulo SIM808 a través de la red GPRS permitió una
conectividad eficiente con la plataforma IoT, asegurando la actualización continua de los parámetros
monitoreados.
El diseño del sistema, basado en una arquitectura de telemetría con Arduino Uno como unidad central de
procesamiento, demostró ser viable y replicable en otros vehículos tipo Go-Kart. La interfaz de usuario
desarrollada en Thinger.io facilitó el acceso y la interpretación de los datos en tiempo real, permitiendo
un análisis detallado del desempeño del vehículo y la toma de decisiones estratégicas durante su
operación.
En términos de aplicabilidad, el sistema desarrollado ofrece una herramienta valiosa para la evaluación y
mejora del rendimiento de vehículos de competencia o experimentales. Su capacidad de monitoreo
remoto proporciona ventajas significativas en la supervisión de condiciones operativas, la optimización
del desempeño y la detección temprana de posibles fallas.
Figura 10. Sistema de telemetría en el Go Kart Final
CONSIDERACIONES FINALES
El desarrollo e implementación del sistema de telemetría en el prototipo Go-Kart permitió la supervisión
en tiempo real de variables operativas clave, como velocidad, temperatura del motor y calidad del aire. La
integración de sensores especializados con la plataforma Thinger.io demostró ser una solución eficaz para
el monitoreo remoto, proporcionando datos precisos y confiables.
Los sensores utilizados, incluyendo la termocupla tipo K con MAX6675, el sensor de efecto Hall y el
sensor MQ-2, mostraron un desempeño estable y una alta precisión en la recopilación de datos. La
transmisión de información mediante el módulo SIM808 a través de la red GPRS permitió una
conectividad eficiente con la plataforma IoT, asegurando la actualización continua de los parámetros
monitoreados.
El diseño del sistema, basado en una arquitectura de telemetría con Arduino Uno como unidad central de
procesamiento, demostró ser viable y replicable en otros vehículos tipo Go-Kart. La interfaz de usuario
desarrollada en Thinger.io facilitó el acceso y la interpretación de los datos en tiempo real, permitiendo
un análisis detallado del desempeño del vehículo y la toma de decisiones estratégicas durante su
operación.
En términos de aplicabilidad, el sistema desarrollado ofrece una herramienta valiosa para la evaluación y
mejora del rendimiento de vehículos de competencia o experimentales. Su capacidad de monitoreo
remoto proporciona ventajas significativas en la supervisión de condiciones operativas, la optimización
del desempeño y la detección temprana de posibles fallas.
pág. 11342
Como trabajo futuro, se recomienda la optimización del consumo energético del sistema, la incorporación
de nuevas variables de monitoreo y la exploración de otras tecnologías de comunicación inalámbrica,
como LoRaWAN o NB-IoT, para mejorar la cobertura y la eficiencia de la transmisión de datos. Además,
se podría integrar un análisis de datos más avanzado mediante algoritmos de inteligencia artificial para
predecir fallos y optimizar el rendimiento del Go-Kart.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Atorino, J. I., Bortolín, L. P., Rodríguez, E., Farías, R. O., & Rodríguez, E. E. (2009). Experimentos con
un sensor de efecto Hall. Latin-American Journal of Physics Education, ISSN-e 1870-9095, Vol.
3, No. 3, 2009, 3(3), 17.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3694136&info=resumen&idioma=ENG
Benítez Moreno, J. A. (2022). “Implementación de un sistema de telemetría en un vehículo de
competición tipo Go kart/minimodelo 50CH-11 homologado por la CIK-FIA provisto con un
motor Yamaha DT-125 para monitorear los parámetros de funcionamiento en pista, para la
Carrera de Tecnología Superior en Mecánica Automotriz de la Unidad de Gestión de
Tecnologías ESPE-L” [Tesis de Tecnología]. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE.
Bermúdez Pérez, M. A. (2024). SISTEMA DE TELEMETRÍA PARA OPTIMIZACIÓN DE
RENDIMIENTO DE VEHÍCULO ELÉCTRICO [Tesis de pregardo].
Campos Pérez, A. E. (2022). SISTEMA DE MONITOREO EN FLOTA VEHICULAR PARA EL
MUNICIPIO DE HUIXQUILUCAN [Tesis de Posgrado, Tecnológico Nacional de México].
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6386
Cumbe Tacuri, J. A., & Ramon Rojas, I. E. (2023). Implementación de un sistema de telemetría para un
vehículo tipo Gokart con motor estacionario Honda X30 125cm3 [Tesis de Pregardo].
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24201
De La Cruz Rosero, D. A., & Morillo Gordillo, E. D. (2024). Desarrollo De Un Sistema De Telemetría
Para El Monitoreo De Variables, Localización Y Generación De Alarmas En Taxis De La
Empresa Galena, Pasto [Tesis de Pregardo, Universidad Mariana]. In Goddemeier, N., Kai, D., &
Wietfeld, C. (10 de Diciembre de 2010). Coverage evaluation of wireless networks for unmanned
Como trabajo futuro, se recomienda la optimización del consumo energético del sistema, la incorporación
de nuevas variables de monitoreo y la exploración de otras tecnologías de comunicación inalámbrica,
como LoRaWAN o NB-IoT, para mejorar la cobertura y la eficiencia de la transmisión de datos. Además,
se podría integrar un análisis de datos más avanzado mediante algoritmos de inteligencia artificial para
predecir fallos y optimizar el rendimiento del Go-Kart.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Atorino, J. I., Bortolín, L. P., Rodríguez, E., Farías, R. O., & Rodríguez, E. E. (2009). Experimentos con
un sensor de efecto Hall. Latin-American Journal of Physics Education, ISSN-e 1870-9095, Vol.
3, No. 3, 2009, 3(3), 17.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3694136&info=resumen&idioma=ENG
Benítez Moreno, J. A. (2022). “Implementación de un sistema de telemetría en un vehículo de
competición tipo Go kart/minimodelo 50CH-11 homologado por la CIK-FIA provisto con un
motor Yamaha DT-125 para monitorear los parámetros de funcionamiento en pista, para la
Carrera de Tecnología Superior en Mecánica Automotriz de la Unidad de Gestión de
Tecnologías ESPE-L” [Tesis de Tecnología]. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE.
Bermúdez Pérez, M. A. (2024). SISTEMA DE TELEMETRÍA PARA OPTIMIZACIÓN DE
RENDIMIENTO DE VEHÍCULO ELÉCTRICO [Tesis de pregardo].
Campos Pérez, A. E. (2022). SISTEMA DE MONITOREO EN FLOTA VEHICULAR PARA EL
MUNICIPIO DE HUIXQUILUCAN [Tesis de Posgrado, Tecnológico Nacional de México].
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6386
Cumbe Tacuri, J. A., & Ramon Rojas, I. E. (2023). Implementación de un sistema de telemetría para un
vehículo tipo Gokart con motor estacionario Honda X30 125cm3 [Tesis de Pregardo].
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24201
De La Cruz Rosero, D. A., & Morillo Gordillo, E. D. (2024). Desarrollo De Un Sistema De Telemetría
Para El Monitoreo De Variables, Localización Y Generación De Alarmas En Taxis De La
Empresa Galena, Pasto [Tesis de Pregardo, Universidad Mariana]. In Goddemeier, N., Kai, D., &
Wietfeld, C. (10 de Diciembre de 2010). Coverage evaluation of wireless networks for unmanned
pág. 11343
aerial systems. 2010 IEEE Globecom Workshops, GC’10, pág. 1765.
doi:10.1109/GLOCOMW.2010.5700244. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2010.5700244
FIA. (2025). FIA Karting. https://www.fiakarting.com/page/home
Flores-Cortez, O. O., & Gonzales Crespin, B. (2023). Aplicación de tecnologías IoT en el control y
seguimiento de trasporte de carga terrestre. Revista Minerva, 6(1), 43–56.
https://doi.org/10.5377/REVMINERVA.V6I1.16416
Geotab. (2024). Telemetría vehicular y el camino hacia la evolución de la gestión de flotas.
https://www.geotab.com/es-latam/blog/telemetria-vehicular-gestion-flotas/
Grajales Erazo, Y., & Monsalve Vargas, J. F. (2019). Diseño de un instrumento de adquisición de
temperatura a través de termocupla tipo K y microcontrolador usando el protocolo de
comunicación SPI [Trabajo de grado - Especialización, Escuela Tecnológica Instituto Técnico
Central]. https://doi.org/10.1/JQUERY.MIN.JS
Krishnamoorthi, S., Prabhu, L., Shadan, M. D., Raj, H., & Akram, N. (2021). Design and analysis of
electric Go-Kart. Materials Today: Proceedings, 45, 5997–6005.
https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2020.09.413
Mahadevan, V., Al-Busaidi, N. A. A. H., Moamari, J. S. A. Al, Bindu, P. V., Konijeti, M. S. N. K., &
Venusamy, K. (2021). An advanced public transport with tracking the vehicle and sending the
location using GSM and GPS during pandemic situations. 2021 2nd International Conference for
Emerging Technology, INCET 2021. https://doi.org/10.1109/INCET51464.2021.9456152
Pandey, R. C., Verma, M., & Sahu, L. K. (2017). Internet of Things (IOT) Based Gas Leakage
Monitoring and Alerting System with MQ-2 Sensor. INTERNATIONAL JOURNAL OF
ENGINEERING DEVELOPMENT AND RESEARCH, 5(2), 2135–2137.
https://doi.org/10.1093/bjc/40.2.261
Thinger.io. (2025). Thinger.io | Open Source IoT Platform. https://thinger.io/
aerial systems. 2010 IEEE Globecom Workshops, GC’10, pág. 1765.
doi:10.1109/GLOCOMW.2010.5700244. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2010.5700244
FIA. (2025). FIA Karting. https://www.fiakarting.com/page/home
Flores-Cortez, O. O., & Gonzales Crespin, B. (2023). Aplicación de tecnologías IoT en el control y
seguimiento de trasporte de carga terrestre. Revista Minerva, 6(1), 43–56.
https://doi.org/10.5377/REVMINERVA.V6I1.16416
Geotab. (2024). Telemetría vehicular y el camino hacia la evolución de la gestión de flotas.
https://www.geotab.com/es-latam/blog/telemetria-vehicular-gestion-flotas/
Grajales Erazo, Y., & Monsalve Vargas, J. F. (2019). Diseño de un instrumento de adquisición de
temperatura a través de termocupla tipo K y microcontrolador usando el protocolo de
comunicación SPI [Trabajo de grado - Especialización, Escuela Tecnológica Instituto Técnico
Central]. https://doi.org/10.1/JQUERY.MIN.JS
Krishnamoorthi, S., Prabhu, L., Shadan, M. D., Raj, H., & Akram, N. (2021). Design and analysis of
electric Go-Kart. Materials Today: Proceedings, 45, 5997–6005.
https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2020.09.413
Mahadevan, V., Al-Busaidi, N. A. A. H., Moamari, J. S. A. Al, Bindu, P. V., Konijeti, M. S. N. K., &
Venusamy, K. (2021). An advanced public transport with tracking the vehicle and sending the
location using GSM and GPS during pandemic situations. 2021 2nd International Conference for
Emerging Technology, INCET 2021. https://doi.org/10.1109/INCET51464.2021.9456152
Pandey, R. C., Verma, M., & Sahu, L. K. (2017). Internet of Things (IOT) Based Gas Leakage
Monitoring and Alerting System with MQ-2 Sensor. INTERNATIONAL JOURNAL OF
ENGINEERING DEVELOPMENT AND RESEARCH, 5(2), 2135–2137.
https://doi.org/10.1093/bjc/40.2.261
Thinger.io. (2025). Thinger.io | Open Source IoT Platform. https://thinger.io/