Diseño e implementación de un sistema IoT para la monitorización en tiempo real del rendimiento en floorball

Este trabajo presenta el diseño e implementación de una solución de monitorización deportiva orientada a jugadores de floorball. El objetivo principal es desarrollar una arquitectura IoT modular, robusta y de bajo coste, que permita recopilar y procesar información crítica sobre la dinámica del jugador en tiempo real durante la competición. Para ello, se ha instrumentado el equipamiento deportivo mediante sensores de ritmo cardíaco y unidades de medición inercial (IMU), conectados a microcontroladores ESP32. La transmisión de datos se realiza mediante el protocolo ligero MQTT hacia una infraestructura backend local alojada en un gateway Raspberry Pi. Esta infraestructura incluye herramientas como el broker Mosquitto, Node-RED y SQLite, integradas para la gestión de mensajes y el almacenamiento persistente, asegurando una baja latencia mediante procesamiento en el borde (Edge Computing). El resultado es un sistema seguro y validado, capaz de transformar los datos brutos en métricas de rendimiento accesibles a través de dashboards interactivos. Su diseño incorpora una capa de seguridad estricta mediante validación de firmas HMAC-SHA256 y redes privadas virtuales (VPN), lo que garantiza la integridad y privacidad de la información deportiva frente a manipulaciones externas. El sistema se ha centrado en tecnologías accesibles y escalables para democratizar el análisis profesional en equipos con recursos limitados, así como para servir de herramienta educativa en la prevención de lesiones y la optimización del entrenamiento. Abstract: This work presents the design and implementation of a sports monitoring solution tailored for floorball players. The main objective is to develop a modular, robust, and low-cost IoT architecture that enables the collection and processing of critical real-time information regarding player dynamics during competition. To achieve this, sports equipment has been instrumented using heart rate sensors and Inertial Measurement Units (IMUs) connected to ESP32 microcontrollers. Data transmission is carried out via the lightweight MQTT protocol to a local backend infrastructure hosted on a Raspberry Pi gateway. This infrastructure integrates tools such as the Mosquitto broker, Node-RED, and SQLite for message management and persistent storage, ensuring low latency through Edge Computing. The result is a secure and validated system capable of transforming raw data into performance metrics accessible via interactive dashboards. Its design incorporates a strict security layer through HMAC-SHA256 signature validation and Virtual Private Networks (VPN), guaranteeing the integrity and privacy of sports data against external tampering. The system focuses on accessible and scalable technologies to democratize professional analysis for teams with limited resources, while also serving as an educational tool for injury prevention and training optimization.