Exploração da Point Cloud Library aplicada à percepção em sistemas autónomos

A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Sebastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas robóticos é o da aquisição de um modelo espacial do meio envolvente do robô. Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas, que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema importância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabilidade em tarefas de localização, navegação e manipulação de objectos. Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utilizavam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos, para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, recolhidas através de cortes transversais 2D, no caso dos rangefinders. O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lançamento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSense TM e o subsequente lançamento da Kinect, pela Microsoft R para a Xbox 360 no final de 2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a sua capacidade de aquisição de dados em tempo real, é incontornável, fazendo com que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusiastas. Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e interacção humana com este tipo de sensor, como por exemplo a Point Cloud Library [RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ênfase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de câmaras RGB-D, bem como scanners laser, câmaras Time-of-Flight ou câmaras stereo. Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de alguns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor não estruturados, utilizando os dados provenientes da Kinect. A partir desta avaliação, é proposta uma arquitectura de sistema que sistematiza o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num modelo global consistente. Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade, para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resultados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que apresenta resultados de desempenho interessantes, como também boas perspectivas de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desenvolvidas no âmbito de projectos do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA).

Application-specific modified particle swarm optimization for energy resource scheduling considering vehicle-to-grid

This paper presents a modified Particle Swarm Optimization (PSO) methodology to solve the problem of energy resources management with high penetration of distributed generation and Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G). The objective of the day-ahead scheduling problem in this work is to minimize operation costs, namely energy costs, regarding he management of these resources in the smart grid context. The modifications applied to the PSO aimed to improve its adequacy to solve the mentioned problem. The proposed Application Specific Modified Particle Swarm Optimization (ASMPSO) includes an intelligent mechanism to adjust velocity limits during the search process, as well as self-parameterization of PSO parameters making it more user-independent. It presents better robustness and convergence characteristics compared with the tested PSO variants as well as better constraint handling. This enables its use for addressing real world large-scale problems in much shorter times than the deterministic methods, providing system operators with adequate decision support and achieving efficient resource scheduling, even when a significant number of alternative scenarios should be considered. The paper includes two realistic case studies with different penetration of gridable vehicles (1000 and 2000). The proposed methodology is about 2600 times faster than Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) reference technique, reducing the time required from 25 h to 36 s for the scenario with 2000 vehicles, with about one percent of difference in the objective function cost value.

Local fractional variational iteration and decomposition methods for wave equation on cantor sets within local fractional operators

We perform a comparison between the fractional iteration and decomposition methods applied to the wave equation on Cantor set. The operators are taken in the local sense. The results illustrate the significant features of the two methods which are both very effective and straightforward for solving the differential equations with local fractional derivative.

Nonmonotone hybrid tabu search for inequalities and equalities: an experimental study

The main goal of this paper is to analyze the behavior of nonmono- tone hybrid tabu search approaches when solving systems of nonlinear inequalities and equalities through the global optimization of an appro- priate merit function. The algorithm combines global and local searches and uses a nonmonotone reduction of the merit function to choose the local search. Relaxing the condition aims to call the local search more often and reduces the overall computational e ort. Two variants of a perturbed pattern search method are implemented as local search. An experimental study involving a variety of problems available in the lit- erature is presented.

On a generalized Laguerre operational matrix of fractional integration

A new operationalmatrix of fractional integration of arbitrary order for generalized Laguerre polynomials is derived.The fractional integration is described in the Riemann-Liouville sense.This operational matrix is applied together with generalized Laguerre tau method for solving general linearmultitermfractional differential equations (FDEs).Themethod has the advantage of obtaining the solution in terms of the generalized Laguerre parameter. In addition, only a small dimension of generalized Laguerre operational matrix is needed to obtain a satisfactory result. Illustrative examples reveal that the proposedmethod is very effective and convenient for linear multiterm FDEs on a semi-infinite interval.

Transformar a comunidade em Vitória

Mestrado em Educação e Intervenção Social - Desenvolvimento Comunitário e Educação de Adultos

Improvement of a filters method in a derivative free optimization

Constraints nonlinear optimization problems can be solved using penalty or barrier functions. This strategy, based on solving the problems without constraints obtained from the original problem, have shown to be e ective, particularly when used with direct search methods. An alternative to solve the previous problems is the lters method. The lters method introduced by Fletcher and Ley er in 2002, , has been widely used to solve problems of the type mentioned above. These methods use a strategy di erent from the barrier or penalty functions. The previous functions de ne a new one that combine the objective function and the constraints, while the lters method treat optimization problems as a bi-objective problems that minimize the objective function and a function that aggregates the constraints. Motivated by the work of Audet and Dennis in 2004, using lters method with derivative-free algorithms, the authors developed works where other direct search meth- ods were used, combining their potential with the lters method. More recently. In a new variant of these methods was presented, where it some alternative aggregation restrictions for the construction of lters were proposed. This paper presents a variant of the lters method, more robust than the previous ones, that has been implemented with a safeguard procedure where values of the function and constraints are interlinked and not treated completely independently.

Filters method in direct search optimization, new measures to admissibility

Constrained nonlinear optimization problems are usually solved using penalty or barrier methods combined with unconstrained optimization methods. Another alternative used to solve constrained nonlinear optimization problems is the lters method. Filters method, introduced by Fletcher and Ley er in 2002, have been widely used in several areas of constrained nonlinear optimization. These methods treat optimization problem as bi-objective attempts to minimize the objective function and a continuous function that aggregates the constraint violation functions. Audet and Dennis have presented the rst lters method for derivative-free nonlinear programming, based on pattern search methods. Motivated by this work we have de- veloped a new direct search method, based on simplex methods, for general constrained optimization, that combines the features of the simplex method and lters method. This work presents a new variant of these methods which combines the lters method with other direct search methods and are proposed some alternatives to aggregate the constraint violation functions.

Self-adaptive combination of global tabu search and local search for nonlinear equations

Solving systems of nonlinear equations is a very important task since the problems emerge mostly through the mathematical modelling of real problems that arise naturally in many branches of engineering and in the physical sciences. The problem can be naturally reformulated as a global optimization problem. In this paper, we show that a self-adaptive combination of a metaheuristic with a classical local search method is able to converge to some difficult problems that are not solved by Newton-type methods.

A genetic algorithm for project scheduling with multi-modes and renewable resources

This paper presents a genetic algorithm-based approach for project scheduling with multi-modes and renewable resources. In this problem activities of the project may be executed in more than one operating mode and renewable resource constraints are imposed. The objective function is the minimization of the project completion time. The idea of this approach is integrating a genetic algorithm with a schedule generation scheme. This study also proposes applying a local search procedure trying to yield a better solution when the genetic algorithm and the schedule generation scheme obtain a solution. The experimental results show that this algorithm is an effective method for solving this problem.

Application of computational intelligence to engineering

Computational Intelligence (CI) includes four main areas: Evolutionary Computation (genetic algorithms and genetic programming), Swarm Intelligence, Fuzzy Systems and Neural Networks. This article shows how CI techniques overpass the strict limits of Artificial Intelligence field and can help solving real problems from distinct engineering areas: Mechanical, Computer Science and Electrical Engineering.

Peers' evaluation of a reconfigurable IEEE1451.0-compliant and FPGA-based weblab

It is already more than 10 years that weblabs are seen as important resources to provide the experimental work required in engineering education. Several weblabs have been applied in engineering courses, but there are still unsolved problems related to the development of their infrastructures. For solving some of those problems, it was implemented a weblab with a reconfigurable infrastructure compliant with the IEEE1451.0 Std. and supported by Field Programmable Gate Array (FPGA) technology. This paper presents the referred weblab, and provides and analyses a set of researchers' opinions about the implemented infrastructure, and the adopted methodology for the conduction of real experiments.

WeSenseNET - Plataforma de Visualização, Gestão Remota e Agregação Múltipla de Dados

Nos últimos anos, o avanço da tecnologia e a miniaturização de diversos componentes de electrónica associados a novos conceitos têm permitido nascer novas ideias e projectos, que até há alguns anos não passariam de ficção científica. Talvez o exemplo mais acabado seja actualmente o smartphone, um pequeno bloco de hardware e software, com capacidade de processamento que ultrapassa várias vezes o dos computadores com uma dúzia de anos. Estas capacidades têm sido utilizadas em comunicações, blocos de notas, agendas e até entretenimento. No entanto, podem ser reutilizadas para ajudar a resolver algumas limitações/constrangimentos da actualidade. Dentro destes destacam-se a gestão de recursos escassos. Com efeito, o consumo de energia eléctrica tem aumentado como consequência directa do desenvolvimento global e aumento do número de aparelhos eléctricos. Uma percentagem significativa de energia eléctrica tem sido produzida através de recursos não-renováveis de energia. No entanto, a dependência energética, associada à subida de preços e a redução das emissões de gases do efeito estufa, estimula o desenvolvimento de novas soluções que permitam lidar com esta situação. O desempenho energético por sua vez depende não só das características da estrutura, mas também do comportamento do utilizador. O desempenho energético dos edifícios é muito importante, uma vez que os respectivos consumos são responsáveis por mais de metade do total da energia produzida. Desta forma, a fim de alcançar um melhor desempenho é importante não só considerar o desempenho de estrutura, mas também monitorizar o comportamento do utilizador. Esta última questão coloca várias limitações, uma vez que depende muito do tipo de utilizador. Um dos conceitos actuais emergentes são as chamadas redes de sensores sem fio. Com esta tecnologia, pequenos módulos podem ser desenvolvidos com muitas possibilidades de conectividade, com elevado poder de processamento e com grande autonomia, sem serem excessivamente caros. Isto proporciona os meios para implementar vários dispositivos em toda a instalação, para recolher uma variedade de dados, sendo posteriormente armazenados num servidor. Os blocos fundamentais da infra-estrutura de sensores do projecto foram concebidos na Evoleo Technologies em simultâneo com o decorrer do estágio. Estes blocos recolhem dados específicos na instalação, e periodicamente enviam para o servidor central os valores recolhidos, onde são armazenados e colocados à disposição do utilizador. Os dados recolhidos podem então ser apresentados ao utilizador, proporcionando um registo de consumo de energia associado a um dado período de tempo. Uma vez que todos os dados são armazenados no servidor, podem ser efectuados estudos para determinar o uso típico, possíveis problemas em aparelhos, a qualidade da energia eléctrica, etc., permitindo determinar onde a energia está a ser eventualmente desperdiçada e fornecendo dados ao utilizador para que este possa proceder a alterações, tendo por base dados recolhidos num dado período. O objectivo principal deste trabalho passa por estabelecer a ligação entre o nível máquina e o nível de utilizador, isto é, uma plataforma de interacção entre dispositivos e administrador da instalação. Fornecer os dados de uma forma fácil e sem necessidade de instalação de software específico em cada dispositivo que se pretenda utilizar para monitorizar foi uma das principais preocupações das fases de concepção do projecto.

Uma metaheurística para a programação de projectos com multi-modos e recursos limitados

Este artigo apresenta uma nova abordagem (MM-GAV-FBI), aplicável ao problema da programação de projectos com restrições de recursos e vários modos de execução por actividade, problema conhecido na literatura anglo-saxónica por MRCPSP. Cada projecto tem um conjunto de actividades com precedências tecnológicas definidas e um conjunto de recursos limitados, sendo que cada actividade pode ter mais do que um modo de realização. A programação dos projectos é realizada com recurso a um esquema de geração de planos (do inglês Schedule Generation Scheme - SGS) integrado com uma metaheurística. A metaheurística é baseada no paradigma dos algoritmos genéticos. As prioridades das actividades são obtidas a partir de um algoritmo genético. A representação cromossómica utilizada baseia-se em chaves aleatórias. O SGS gera planos não-atrasados. Após a obtenção de uma solução é aplicada uma melhoria local. O objectivo da abordagem é encontrar o melhor plano (planning), ou seja, o plano que tenha a menor duração temporal possível, satisfazendo as precedências das actividades e as restrições de recursos. A abordagem proposta é testada num conjunto de problemas retirados da literatura da especialidade e os resultados computacionais são comparados com outras abordagens. Os resultados computacionais validam o bom desempenho da abordagem, não apenas em termos de qualidade da solução, mas também em termos de tempo útil.

Otimização do processo produtivo de extrusão de pisos na E06

O presente trabalho foi elaborado no âmbito da Dissertação Final de Mestrado do curso de Engenharia Mecânica – Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto. Este foi realizado numa empresa da indústria de pneus, a Continental Mabor S.A.. Nos dias atuais, a indústria esta cada vez mais competitiva, os custos e os prazos da entrega são cada vez mais reduzidos e a qualidade cada vez mais exigente, assim sendo, é imprescindível uma constante melhoria do sistema produtivo. Este fato fez com que o presente trabalho tivesse como principal objetivo determinar o estado atual e delinear um plano de melhoria para um equipamento (Extrusora de pisos nº6), recentemente instalado na fábrica mas oriundo de outra fábrica do grupo, recorrendo para tal ao Lean Manufacturing e a ferramentas que lhe estão associadas. Inicialmente realizou-se uma análise e diagnóstico ao processo de extrusão de pisos na Extrusora nº6, com o intuito de avaliar todas as suas ineficiências e ainda formular um plano de melhorias para a ineficiência de maior impacto no sistema produtivo. Esta análise foi realizada em diferentes turnos e diferentes equipas de trabalho de forma a se obter uma amostra mais representativa da realidade global. Após esta análise verificou-se que as principais ineficiências eram Setup, conformidade do material, dimensões e encravamentos, entre outros. Sendo que os Setup provocam um tempo de paragem de 101 minutos por turno, escolheu-se esta perturbação como o foco do plano de melhorias a realizar posteriormente. De forma a reduzir os tempos de mudança (Setup), o autor no presente trabalho utilizou ferramentas Lean Manufacturing, principalmente o SMED. Conjuntamente com o SMED ainda foram utilizadas outras ferramentas Lean Manufacturing tais como: 5S, Gestão Visual, Problem Solving e Normalização do Método de Trabalho. Após a implementação de todas estas ferramentas obteve-se uma redução de tempos de mudança de 43% com 1 operador e 71% com 2 operadores, ou seja, reduziu-se de 40,5 minutos gastos por turno para a mudança de fieira para 23,13 min e 11,79 min respetivamente, o que corresponde a um ganho monetário anual de 63.621€ ou 105.045€, respetivamente. Com este trabalho conclui-se que a utilização de ferramentas Lean Manufacturing contribuem para a redução dos desperdícios do processo produtivo. Por isso, espera-se que este estudo seja aplicado na Extrusora nº6 e nas restantes Extrusoras de pisos existentes na fábrica, e num futuro próximo que se realize estudos semelhantes em máquinas com diferentes funções.