Microgrids have a lot to offer, including helping smart grids operate on distribution grids or bringing electricity to some cities. The management system receives and transmits different states. This is because the elements adapt to the conditions of the network in the shortest possible time. The 5G communication technology has high transmission speed, owing to which it can improve equipment connectivity and reduce latency, allowing the real-time analysis and monitoring of electrical microgrids considerably better than earlier generations. In addition, it is estimated that, in the near future, many cities will be connected using communication systems that allow the interconnection of different systems safeguarding the connectivity, speed, and response time of these elements in an electrical system, smart grid, or microgrids with the growing development of the Internet of Things. For this reason, it is essential to analyze the integration of 5G technology to improve the management of microgrids. This literature review analyzes and presents the advantages of using 5G technologies in reducing communication latency and improving connectivity to enhance microgrids’ control and management. The active implementation of 5G in the management and control of microgrids increases the transmission and reception of data and states, reduces latency, and allows for a greater density of information, collaborating positively with resilience to the various changes that microgrids can suffer in continuous working conditions. The implementation of 5G allows electrical microgrids to be more resilient in their management and control, directly and indirectly impacting the sustainable development goals.

Las enfermeras suelen realizar múltiples tareas de manera simultánea en hospitales; las de medicación son las más frecuentes y exigen el transporte de equipos pesados, lo cual genera agotamiento y provoca una disminución en la calidad de su trabajo . El objetivo de este artículo es desarrollar un prototipo simulado de un robot capaz de seguir enfermeras durante su recorrido en una superficie plana, aligerando su carga de trabajo. Este robot debe ser capaz no solo de seguir a una persona en particular, identificada por medio de un marcador aruco en la espalda, sino tener la capacidad de obtener información del ambiente que le rodea mientras sigue a la persona para actuar ante los cambios ambientales y seguirla, incluso cuando desaparece de su zona de visión momentáneamente al doblar en esquinas. La entrada del sistema es la imagen del marcador, que mediante el algoritmo de identificación computa las coordenadas del centro en pixeles y distancia al robot; si la persona está presente se utiliza un controlador P y PD para el seguimiento. En caso de que el usuario desaparezca de la cámara se realiza un planeamiento de la ruta local hacia la última coordenada global extraída de la persona, mediante la cámara monocular y luego un sistema de búsqueda. Los parámetros de planeamiento se modifican para pasar a través de una puerta; dicho reconocimiento se logra mediante la red convolucional YOLO v3. La localización del robot se determina con la odometría de rueda y al doblar el usuario en una esquina se determina la dirección en la cual se estaba moviendo para localizarlo nuevamente. Para analizar el desempeño del sistema propuesto se utilizó el software CoppeliaSim con el modelo de robot Pioneer 3-DX, donde se llevan a cabo diversas simulaciones bajo distintos escenarios a los cuales estaría expuesto el robot.