Combining sparse and dense methods in 6D Visual Odometry

13th International Conference on Autonomous Robot Systems (Robotica), 2013, Lisboa

6D Visual Odometry with Dense Probabilistic Egomotion Estimation

Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 361-365, 2013, Barcelona, Spain

Probabilistic Egomotion for Stereo Visual Odometry

We present a novel approach of Stereo Visual Odometry for vehicles equipped with calibrated stereo cameras. We combine a dense probabilistic 5D egomotion estimation method with a sparse keypoint based stereo approach to provide high quality estimates of vehicle’s angular and linear velocities. To validate our approach, we perform two sets of experiments with a well known benchmarking dataset. First, we assess the quality of the raw velocity estimates in comparison to classical pose estimation algorithms. Second, we added to our method’s instantaneous velocity estimates a Kalman Filter and compare its performance with a well known open source stereo Visual Odometry library. The presented results compare favorably with state-of-the-art approaches, mainly in the estimation of the angular velocities, where significant improvements are achieved.

High-Content Analysis of Breast Cancer Using Single-Cell Deep Transfer Learning

High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.

Strategic bidding methodology for electricity markets using adaptive learning

The very particular characteristics of electricity markets, require deep studies of the interactions between the involved players. MASCEM is a market simulator developed to allow studying electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is implemented as a multiagent system, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal. This paper also presents a methodology to define players’ models based on the historic of their past actions, interpreting how their choices are affected by past experience, and competition.

Information and communication technologies in education – a web-based intelligent tutoring system on teaching and learning electrical project

Electrical activity is extremely broad and distinct, requiring by one hand, a deep knowledge on rules, regulations, materials, equipments, technical solutions and technologies and assistance in several areas, as electrical equipment, telecommunications, security and efficiency and rational use of energy, on the other hand, also requires other skills, depending on the specific projects to be implemented, being this knowledge a characteristic that belongs to the professionals with relevant experience, in terms of complexity and specific projects that were made.

Experimenting through the web a linear variable differential transformer

Aiming for teaching/learning support in sciences and engineering areas, the Remote Experimentation concept (an E-learning subset) has grown in last years with the development of several infrastructures that enable doing practical experiments from anywhere and anytime, using a simple PC connected to the Internet. Nevertheless, given its valuable contribution to the teaching/learning process, the development of more infrastructures should continue, in order to make available more solutions able to improve courseware contents and motivate students for learning. The work presented in this paper contributes for that purpose, in the specific area of industrial automation. After a brief introduction to the Remote Experimentation concept, we describe a remote accessible lab infrastructure that enables users to conduct real experiments with an important and widely used transducer in industrial automation, named Linear Variable Differential Transformer.

Sistema de auto calibração visual para robots do ISePorto, baseado em EKF

Os sistemas de perceção existentes nos robôs autónomos, hoje em dia, são bastante complexos. A informação dos vários sensores, existentes em diferentes partes do robôs, necessitam de estar relacionados entre si face ao referencial do robô ou do mundo. Para isso, o conhecimento da atitude (posição e rotação) entre os referenciais dos sensores e o referencial do robô é um fator critico para o desempenho do mesmo. O processo de calibração dessas posições e translações é chamado calibração dos parâmetros extrínsecos. Esta dissertação propõe o desenvolvimento de um método de calibração autónomo para robôs como câmaras direcionais, como é o caso dos robôs da equipa ISePorto. A solução proposta consiste na aquisição de dados da visão, giroscópio e odometria durante uma manobra efetuada pelo robô em torno de um alvo com um padrão conhecido. Esta informação é então processada em conjunto através de um Extended Kalman Filter (EKF) onde são estimados necessários para relacionar os sensores existentes no robô em relação ao referencial do mesmo. Esta solução foi avaliada com recurso a vários testes e os resultados obtidos foram bastante similares aos obtidos pelo método manual, anteriormente utilizado, com um aumento significativo em rapidez e consistência.

Multi-Agent Based Smart Grid Management and Simulation: Situation Awareness and Learning in a Test Bed with Simulated and Real Installations and Players

The rising usage of distributed energy resources has been creating several problems in power systems operation. Virtual Power Players arise as a solution for the management of such resources. Additionally, approaching the main network as a series of subsystems gives birth to the concepts of smart grid and micro grid. Simulation, particularly based on multi-agent technology is suitable to model all these new and evolving concepts. MASGriP (Multi-Agent Smart Grid simulation Platform) is a system that was developed to allow deep studies of the mentioned concepts. This paper focuses on a laboratorial test bed which represents a house managed by a MASGriP player. This player is able to control a real installation, responding to requests sent by the system operators and reacting to observed events depending on the context.

O treino da perceção visual e da consciência fonológica como promotor da fluência da leitura num aluno do 2º ciclo do ensino básico

Aprender a ler é um dos maiores desafios que as crianças enfrentam quando entram para a escola. A dificuldade no domínio do código alfabético, nos níveis da consciência fonológica e a falta de fluência na leitura são fatores que interferem em larga escala na aprendizagem global dos alunos. Habilitar um aluno para a prática da leitura é um estímulo que tem vindo a dar origem a várias investigações e intervenções no campo da educação. Este projeto descreve dois programas de treino: “Programa de treino da percepção Visual” e “Programa de promoção do desenvolvimento da consciência fonológica”, num aluno do 2º ciclo do ensino básico com dificuldade de fluência na leitura, ao longo de quinze aulas de 90 minutos. No que respeita aos resultados do primeiro estudo, que teve por base o “Programa de treino da percepção visual”, não foram encontradas diferenças relevantes quanto ao seu efeito na fluência da leitura do aluno. No entanto, no segundo estudo, que se centrou na aplicação do “Programa de promoção do desenvolvimento da consciência fonológica” em complemento com o “Programa de treino da percepção visual”, mostrou que o aluno ficou mais fluente na leitura diminuindo o número de erros de precisão (substituições, omissões, inversões, adições e erros complexos). Assim, sugere-se uma monotorização sistemática das aprendizagens dos alunos para que as intervenções possam ser cada vez mais precoces e direcionadas para as suas necessidades.

Contributos das TIC para as Necessidades Educativas Especiais - Treino da Perceção Visual

As novas tecnologias de informação e comunicação vêm introduzir novas abordagens e orientações nas relações das pessoas no mundo global, ao mesmo tempo que vêm redefinir paradigmas diversos em várias áreas disciplinares, nomeadamente nas áreas da saúde e da educação. A massificação das tecnologias vem assim aproximar a informação e o conhecimento das pessoas e a sua utilização no apoio aos processos de ensino e de aprendizagem dos alunos com necessidades educativas especiais e dificuldades de aprendizagem específicas tem vindo a ser discutida cada vez mais com uma maior relevância. Pretende-se através da presente dissertação contribuir com soluções que apoiem a desmaterialização dos processos e desburocratização dos relacionamentos entres os diversos intervenientes num processo de terapia de uma criança. Apesar de poder ser extensível a outros cenários, o projeto desenvolvido aplica-se ao caso concreto de crianças com necessidades educativas especiais e dificuldades de aprendizagem específicas, motivadas por dificuldades de perceção visual, que obrigam, além da adoção de programas de treino, como jogos interativos, a um acompanhamento integrado de todos os intervenientes na sua terapia: terapeutas, professores, pais e educadores, assistentes sociais entre outros, tornando-se fundamental a utilização de uma plataforma universal que permita a troca e sistematização de informações. Inicialmente foi necessário um enquadramento desta temática por via da leitura, pesquisa e reuniões com elementos ligados a diferentes áreas que intervém no tratamento de necessidades educativas especiais. Depois de uma pesquisa bibliográfica inicial sobre as dimensões a explorar, recolheu-se informação sobre estudos e projetos desenvolvidos para apoiar esta área, e desenvolveu-se um projeto destinado a contribuir para o trabalho positivo de todos os profissionais que se dedicam à terapia/tratamento das crianças com necessidades educativas especiais, particularmente derivadas de dificuldades de perceção visual. Posteriormente, realizou-se a avaliação do protótipo de forma a validar o real contributo do sistema na melhoria da comunicação e partilha de informação entre todos os intervenientes no processo de terapia de crianças com necessidades educativas especiais e da utilização das tecnologias interativas no treino da perceção visual. Com vista a uma futura implementação de um recurso educativo deste âmbito, foram também recolhidos os pontos negativos e sugestões de melhoria a incorporar. Em suma, este trabalho valida os contributos das TIC, e deste sistema em particular, na relação dos intervenientes num processo de terapia interdisciplinar e no treino da perceção visual.