Cada sesión tiene su prompt detallado en semanas/SN/<Nombre>/sesion-K.md. Este documento
es el mapa general: qué hace cada persona, en qué orden y qué necesita de los demás.
| Sesión 1 | Sesión 2 | Sesión 3 | |
|---|---|---|---|
| 🔵 Tyrone | Red OSM del Centro en SUMO (veredas, cruces, edificios) | Generación de puestos SERT (parkingArea, puestos.csv) |
Demanda de hora pico y búsqueda a ciegas (línea base) calibrada al 85–95 % de ocupación |
| 🍅 Freddy | Contrato v1 + comun/ (Pydantic, TS, ejemplos, tests) |
Núcleo del backend: billetera, tarifa, sesiones y ocupación (sin HTTP) | Controlador TraCI base + emulador GPS con ruido AR(1) + trazas etiquetadas |
| 🟢 Pablo | Ingesta de GeoLife → CSV del contrato | Remuestreo a 1 Hz, ventanas de 30 s, clase "quieto" y características | Línea base por umbral + primer Random Forest (GroupKFold por usuario) + inferencia.py |
| 🔴 Miguel | Proyecto Expo: navegación, pantallas, cliente API con mock | Grabador de sensores etiquetado (GPS 1 Hz + acelerómetro) con exportación CSV | Reglas SERT verificadas + prototipo de las pantallas del conductor espejo + protocolo de grabaciones caseras (opcional) |
| Sesión 1 | Sesión 2 | Sesión 3 | |
|---|---|---|---|
| 🔵 Tyrone | KPIs de la línea base (kpis/kpis.py): búsqueda en tiempo y distancia, CO₂, ocupación |
Visor web Leaflet + servidor WS de prueba que reproduce snapshots | Escenarios con penetración de app (0/20/50/80 %) + registro de la ocupación real |
| 🍅 Freddy | Capa FastAPI sobre el núcleo + WebSocket + Swagger | Máquina de estados + peatones que hacen diligencias (TraCI) | Guiado con rerouteParkingArea, sesiones y cobro integrados en la simulación |
| 🟢 Pablo | Ventanas desde trazas de SUMO + ruido GPS calibrado con literatura (σ 3–15 m) | Ajuste de hiperparámetros, importancia, suavizado temporal → rf_v1 |
Evaluación de generalización: usuarios GeoLife nunca vistos + escenarios difíciles de SUMO (+ caseras si hay) |
| 🔴 Miguel | Flujo de sesión de parqueo en la app (buscar → guiar → confirmar → activa) | Billetera + recarga con Payphone en modo de pruebas (backend/pagos/) |
Modo espejo en la app: seguir un auto simulado (guiado, sesión, costo en vivo) |
| Sesión 1 | Sesión 2 | Sesión 3 | |
|---|---|---|---|
| 🔵 Tyrone | Ejecutor de experimentos (penetración × clasificador × semillas) | Análisis estadístico y figuras finales de KPIs | Visor final: panel de KPIs en vivo, capa de teléfonos y modo presentación |
| 🍅 Freddy | KPIs de sistema: falsas liberaciones, retardo de cierre, error de facturación, precisión del mapa | Rendimiento y robustez (pérdida de GPS, teléfono apagado, 80 % de penetración) | Modo espejo en el backend (candidatos, WS por vehículo, recibo) + demo en el VPS |
| 🟢 Pablo | Servicio de inferencia robusto (huecos, latencia < 5 ms, fallback) | Análisis de errores y efecto del suavizado en las falsas liberaciones | Borrador de la sección de IA del informe |
| 🔴 Miguel | Cierre automático en la app + recibo ("con tarjeta habrías pagado X") | Avisos: saldo bajo, tiempo máximo y bloqueo por saldo negativo | Entrada por lenguaje natural (LLM, opcional) o pulido de UX |
| Sesión 1 | Sesión 2 | Sesión 3 | |
|---|---|---|---|
| 🔵 Tyrone | Demo en un comando (demo/): backend + sumo-gui + visor |
Corrida final de experimentos con el modelo y el controlador finales | Presentación: guion, resultados y ensayo de la demo |
| 🍅 Freddy | Pruebas de punta a punta (pytest -m e2e) |
Documentación técnica: arquitectura y diagramas de secuencia | Sección backend/TraCI del informe + ensayo de la demo |
| 🟢 Pablo | Modelo final congelado + model card | Sección de IA final + preguntas probables del profesor | Integración del informe completo (proyecto/informe/) |
| 🔴 Miguel | Pulido final de la app + manual de usuario | Ensayo general de la demo con el teléfono espejo + video de respaldo | Sección de la app en el informe + plan B de la demo (video) |
Ver docs/DESPLIEGUE.md.
/salud, token).esert-demo en Dokploy
con demo.e-sert.tesisucuenca.com.--remoto con plan B --local, y ensayo general de Miguel con el teléfono espejo contra el VPS (todo simulado).Todo es simulado: no hay salidas al Centro ni pruebas de campo.
- inferencia.py de Pablo (S1-3 y S2-2) lo necesita Freddy en S2-2 y S3-1.
- El controlador con KPIs de Freddy (S3-1) lo necesita Tyrone en S3-1 y S3-2.
- La API de Freddy (S2-1) la necesitan Miguel (S2) y el visor de Tyrone (S2-2, con mock
mientras tanto).