Diseño e implementación de una aplicación informática para la observación de las interacciones sociales en ambientes naturales

Existen múltiples aplicaciones informáticas (Perea, 2008) para registrar conductas perceptibles que el desarrollo tecnológico actual ha posibilitado, pero la gran mayoría de los programas informáticos tienen problemas en facilitar la: observación, codificación, registro y análisis en contextos naturales; esto hace que dificulten la labor de los investigadores (Hernández-Mendo, Castellano, Camerino, Jonsson, Blanco-Villaseñor, Lopes, y Anguera, 2014). Este trabajo se inscribe en el marco de las investigaciones sobre software relacionados con la Metodología Observacional (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). El objetivo general es el diseño e implementación de una herramienta que facilite la observación, codificación, registro y análisis de contextos naturales. Desarrollo Teórico HOISAN (Herramienta de observación de las interacciones en ambientes naturales) es una herramienta implementada haciendo uso de la plataforma .NET y del lenguaje C#, que nos ayuda en la tarea de observación, codificación, registro, descripción, manipulación y visionado de las conductas en el marco de la Metodología Observacional. Permite al usuario trabajar con varios tipos de datos (Bakeman y Quera, 1996). Por lo que respecta a la métrica del registro observacional se han calculado parámetros primarios y secundarios. El programa admite el intercambio de datos con programas específicos de uso en Metodología Observacional (SDIS-GSEQ, SAGT y THEME). Este programa satisface la vertiente más profesional al tiempo que la investigadora en su implementación. Hoisan permite un acercamiento a la Metodología Cualitativa con un carácter cuantitativo y mediante el análisis de los registros con producción verbal. Permite la estimación de la calidad del dato y realiza análisis secuencial de retardos y a partir de éste calcula los valores Z para un posterior análisis de coordenadas polares. Conclusiones El programa diseñado permite la realización de distintos cálculos de uso común en Metodología Observacional (MO) (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). Esta característica hace al software Hoisan (Hernández-Mendo, López-López, Castellano, Morales-Sánchez y Pastrana, 2012) convertirse en una de las herramientas más completas para trabajar con MO en investigaciones de distintos ámbitos. Bibliografía Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2013). La metodología observacional en el ámbito del deporte. E-balonmano.com: Revista de Ciencias del Deporte 9(3), 135-160. http://www.e-balonmano.com/ojs/index.php/revista/article/view/139. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2014). Metodología observacional y psicología del deporte: Estado de la cuestión. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 103-109. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2015). Técnicas de análisis en estudios observacionales en ciencias del deporte. Cuadernos de Psicología del Deporte, 15(1), 13-30. Bakeman, R. y Quera, V. (1996). Análisis de la interacción. Análisis secuencial con SDIS y GSEQ. Madrid: RA-MA. Hernández-Mendo, A., Castellano, J., Camerino, O., Jonsson, G., Blanco-Villaseñor, A., Lopes, A. y Anguera, M.T. (2014). Programas informáticos de registro, control de calidad del dato, y análisis de datos. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 111-121. Hernández-Mendo, A., López-López, J.A., Castellano, J., Morales-Sánchez, V. y Pastrana, J.L. (2012). HOISAN 1.2: Programa informático para uso en Metodología Observacional. Cuadernos de Psicología del Deporte, 12(1), 55- 78. Perea, A. (2008). Análisis de las acciones colectivas en el futbol de rendimiento. Tesis doctoral no publicada. San Sebastián: Universidad del País Vasco.

Aportaciones al hardware para sensores táctiles inteligentes basados en FPGAs

En esta tesis doctoral se presentan distintas soluciones para la adquisición de datos provenientes de matrices de sensores resistivos, y en concreto de sensores táctiles piezorresistivos. Los circuitos propuestos reducen el hardware de acondicionamiento y adquisición clásico, implementado una conexión directa entre el sensor y el dispositivo digital (FPGA) que recibe los datos. El objetivo es la adquisición en paralelo y con bajo coste y consumo de área de grandes cantidades de datos provenientes de los sensores matriciales, aprovechando las capacidades de las FPGAs para llevar a cabo medidas simultáneas de varios sensores. Dependiendo del tipo de direccionamiento que pueda ser empleado, dos soluciones son propuestas. En el caso donde el número de unidades sensoriales de la matriz no sea excesivamente alto y el direccionamiento pueda ser realizado sin compartir conexionado, el valor de resistencia de los distintos elementos de la matriz se obtiene a partir del tiempo de descarga de una red RC o integrador pasivo que incluye al sensor. Por otro lado, para matrices con un gran número de elementos o donde el direccionamiento de los mismos haga uso de conexiones compartidas, el uso de un circuito integrador activo reduce la diafonía entre los elementos medidos simultáneamente. El análisis y caracterización de los circuitos propuestos para un rango de resistencias de un sensor táctil piezorresistivo da lugar a una resolución efectiva en la conversión analógico-digital de 10 bits y 8 bits para los circuitos de conexión directa basados en el integrador pasivo y activo, respectivamente. En cuanto a la exactitud en la medida del valor de resistencia, se alcanzan errores relativos del 0,066% (integrador pasivo) y del 0,77% (integrador activo), empleando una novedosa técnica de calibración que hace uso de un único elemento de referencia. Por último, se propone una arquitectura para un sistema táctil basada en los circuitos anteriormente citados. Dos implementaciones se han desarrollado: un prototipo para caracterización y pruebas de laboratorio, y otro para un demostrador en una mano robótica comercial (mano de Barrett). Con estas realizaciones se comprueba que el sistema táctil es capaz de realizar el refresco del conjunto de sensores con una tasa lo suficientemente alta para aplicaciones que requieran una rápida respuesta dinámica (por ejemplo, detección de deslizamiento de objetos en tareas de manipulación con manos robóticas). Además, el paralelismo de las FPGAs no sólo se explota en la adquisición de datos, sino que el pre-procesado que puede realizarse en el sensor inteligente resultante tiene un gran potencial. Como ejemplo, en este trabajo se extraen los momentos geométricos y la elipse asociados a las imágenes táctiles adquiridas por cada uno de los sensores que conforman el sistema.