Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.

Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

Detecção de anticorpos séricos produzidos contra as proteínas do bacteriófago 17 do Aggregatibacter actinomycetemcomitans.

Aggregatibacter actinomycetemcomitans (Aa) é uma bactéria associada à Periodontite Agressiva (PA). Ela invade tecidos moles, com ocorrência de lisogenia e bacteriófagos presentes em até 69% das subespécies. Estudos in vitro sugerem que a indução do bacteriófago (Aa17) ocorre numa co-cultura de Aa lisogênico com fibroblastos humanos. Se esta interação ocorre in vivo, com liberação do vírus, uma reação imunológica contra o Aa17 aconteceria. O objetivo deste estudo é constatar se anticorpos (AC) contra proteínas do Aa17 existem e estão associados à doença periodontal. Um objetivo adicional foi testar a resposta de AC contra os sorotipos do Aa. 52 indivíduos participaram: 31 com PA, 5 com Periodontite Crônica (PC) e 16 com Periodonto Saudável (PS). Soro foi coletado após a classificação clínica. As proteínas do Aa17 foram obtidas de preparações purificadas. As subespécies do Aa utilizadas para amostras de proteínas através de sonicação foram: 43717(American Tissue Culture Collection - ATCC) sorotipo A, 43718 (ATCC) sorotipo B, 33384 (ATCC) sorotipo C, IDH781 sorotipo D, NJ9500 sorotipo E and CU1000 sorotipo F. As proteínas foram separadas em géis de poliacrilamida e transferidas para membranas de nitrocelulose. As reações de Western-blotting ocorreram com o AC primário sendo o soro de cada indivíduo. Todas as membranas foram lidas pelo sistema Odyssey que captura sinais no AC secundário (antihumano). A resposta de AC contra ao menos uma proteína do Aa17, assim como pelo menos um sorotipo do Aa foi observado em todos, com exceção de dois indivíduos (com PS), participantes. Um indivíduo do grupo PC e três do PA tiveram resposta de AC contra alguns, mas não todos os sorotipos do Aa. A resposta de AC contra todos os sorotipos foi o achado mais comum nos grupos PA (28/31), PS (14/16) e PC (4/5). A resposta de AC contra o complexo de proteínas do Aa17 foi observado em 7 indivíduos com PA, 2 com PC e 6 com PS. A presença de AC contra qualquer proteína do Aa17 tem significância estatística (p= 0,044), assim como a resposta de AC contra o sorotipo C (p= 0,044). Reações intensas foram vistas quando o soro reagiu contra proteínas do sorotipo C; em alguns casos um sinal tão forte que cobriu a maioria da faixa. Essa resposta intensa esteve presente em 17, 3 e 1 dos indivíduos com PA, PC e PS e tem significância estatística entre os grupos PA e PS (p= 0,001). A resposta de AC contra uma proteína do Aa17 ou seu complexo foi observado em todos os grupos. Esse achado sugere que a indução in vitro do Aa17 poderia também ocorrer in vivo, embora não sendo necessariamente associada à periodontite. A resposta de AC contra vários sorotipos do Aa foi um achado comum e não associado com a doença. Entretanto, a presença e a intensidade da resposta de AC contra o sorotipo C está associada à PA.

Auto ID based control systems - An overview

This paper will provide a rationale for developing control systems based on the availability of automated identification (Auto ID) information provision. Much of the Auto-ID research has to date focussed on developing the essential infrastructure for dynamically extracting, networking and storing product data. These developments will help to revolutionise the accuracy, quality and timeliness of data acquired by Business Information Systems and should lead to major cost savings and performance improvements as a result. This paper introduces an additional phase of Auto ID research and development in which the nature of control system decisions is reconsidered in the light of the availability of ubiquitous, unique, item-level information. The paper will: (i) Indicate why the availability of ubiquitous, unique, item-level data can enable enhanced and fundamentally different control approaches and highlight potential benefits from control systems incorporating this Auto ID data (ii) Demonstrate what is required to develop control systems based around the availability of Auto ID data. (iii) Outline the research challenges in determining how such systems will be developed.

Auto-calibration of a camera system using Image Alignment

Calibration of a camera system is a necessary step in any stereo metric process. It correlates all cameras to a common coordinate system by measuring the intrinsic and extrinsic parameters of each camera. Currently, manual calibration of a camera system is the only way to achieve calibration in civil engineering operations that require stereo metric processes (photogrammetry, videogrammetry, vision based asset tracking, etc). This type of calibration however is time-consuming and labor-intensive. Furthermore, in civil engineering operations, camera systems are exposed to open, busy sites. In these conditions, the position of presumably stationary cameras can easily be changed due to external factors such as wind, vibrations or due to an unintentional push/touch from personnel on site. In such cases manual calibration must be repeated. In order to address this issue, several self-calibration algorithms have been proposed. These algorithms use Projective Geometry, Absolute Conic and Kruppa Equations and variations of these to produce processes that achieve calibration. However, most of these methods do not consider all constraints of a camera system such as camera intrinsic constraints, scene constraints, camera motion or varying camera intrinsic properties. This paper presents a novel method that takes all constraints into consideration to auto-calibrate cameras using an image alignment algorithm originally meant for vision based tracking. In this method, image frames are taken from cameras. These frames are used to calculate the fundamental matrix that gives epipolar constraints. Intrinsic and extrinsic properties of cameras are acquired from this calculation. Test results are presented in this paper with recommendations for further improvement.