Integración de las tablets y smartphones en asignaturas del ámbito de la Ingeniería del Terreno

Tras la constatación de que el alumnado actual es un asiduo usuario de las tablets y los smartphones, cada vez de mayor formato, desde el área de conocimiento de Ingeniería del Terreno del Departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Alicante, durante los últimos años, se ha venido implementando una serie de mejoras en la metodología docente relacionadas con las nuevas tecnologías. Las aplicaciones transversales que estos dispositivos tienen en docencia, tales como la edición de libros de texto, apuntes, cuadernos, etc. y la toma de notas en clase sobre este mismo soporte son también aquí aplicables. Sin embargo, en este texto también se plantean otras aplicaciones más específicas para las asignaturas de nuestro ámbito de conocimiento, las cuales presentan una gran carga práctica. En este sentido se desarrollan utilidades que van desde el uso de estos dispositivos para mediciones que se realizan en las prácticas de campo a través de app gratuitas, hasta el empleo de estos soportes para su uso didáctico por parte del profesor en las explicaciones de las prácticas de campo, donde sobre una fotografía tomada in situ, se dibujan los elementos geológicos o geomecánicos, que muchas veces son de difícil visualización para el alumnado.

Estudio y mejora de métodos de registro 3D: aceleración sobre unidades de procesamiento gráfico y caracterización del espacio de transformaciones iniciales

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

Territorio y urbanismo en el Bajo Segura

El valle del Segura ha jugado un papel decisivo en el proceso de organización territorial de la comarca más meridional de la Comunidad Valenciana. Su emplazamiento en un importante eje de comunicaciones naturales pone en contacto la Depresión Prelitoral Murciana, que es continuación de la Fosa Intrabética, con el corredor del Vinalopó, y a través de él con la Meseta. La situación estratégica de este espacio ha posibilitado de antiguo el paso y asentamiento de diversas culturas, como así testimonian un buen número de yacimientos arqueológicos, habiendo sido éste un proceso de humanización que ha ido progresivamente ocupando, a lo largo de los siglos, el llano aluvial. La acción colonizadora, que históricamente se ha visto sujeta a constantes altibajos por mor de guerras, epidemias y hambrunas, no es hasta finales del siglo XVII cuando comienza a tener una continuidad gracias al crecimiento demográfico, la reducción de las grandes mortandades epidémicas, la introducción de nuevos cultivos y el desarrollo de una agricultura comercial. Estas favorables condiciones posibilitaron acometer un proceso de ocupación de los espacios que antes tenían escasos o nulos rendimientos, mediante la desecación de las áreas pantanosas y de los saladares, la ampliación de la red de riego y la fundación de nuevos poblados. En el proceso de formación urbana podemos observar cómo, a la impronta de las distintas etapas colonizadoras, se unen, ya en el siglo XX, tres fenómenos de singular importancia, cuales son la expansión demográfica, el turismo y la aplicación de técnicas de ordenación del territorio. Estas son circunstancias que se reflejan, en mayor o menor grado, en las 27 cabeceras municipales y en el gran número de entidades poblacionales menores que se reparten los 971 kilómetros cuadrados que tiene el Bajo Segura.