Using petri nets to specify and execute missions for autonomous underwater vehicles

This paper presents the design and implementation of a mission control system (MCS) for an autonomous underwater vehicle (AUV) based on Petri nets. In the proposed approach the Petri nets are used to specify as well as to execute the desired autonomous vehicle mission. The mission is easily described using an imperative programming language called mission control language (MCL) that formally describes the mission execution thread. A mission control language compiler (MCL-C) able to automatically translate the MCL into a Petri net is described and a real-time Petri net player that allows to execute the resulting Petri net onboard an AUV are also presented

Autonomous underwater vehicle control using reinforcement learning policy search methods

Autonomous underwater vehicles (AUV) represent a challenging control problem with complex, noisy, dynamics. Nowadays, not only the continuous scientific advances in underwater robotics but the increasing number of subsea missions and its complexity ask for an automatization of submarine processes. This paper proposes a high-level control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. The system is characterized by the use of reinforcement learning direct policy search methods (RLDPS) for learning the internal state/action mapping of some behaviors. We demonstrate its feasibility with simulated experiments using the model of our underwater robot URIS in a target following task

Monitoring switch-type sensors and powering autonomous sensors via inductive coupling: application to removable seats in vehicles

Aquesta tesi explora la possibilitat de fer servir enllaços inductius per a una aplicació de l’automòbil on el cablejat entre la centraleta (ECU) i els sensors o detectors és difícil o impossible. S’han proposat dos mètodes: 1) el monitoratge de sensors commutats (dos possibles estats) via acoblament inductiu i 2) la transmissió mitjançant el mateix principi físic de la potència necessària per alimentar els sensors autònoms remots. La detecció d'ocupació i del cinturó de seguretat per a seients desmuntables pot ser implementada amb sistemes sense fils passius basats en circuits ressonants de tipus LC on l'estat dels sensors determina el valor del condensador i, per tant, la freqüència de ressonància. Els canvis en la freqüència són detectats per una bobina situada en el terra del vehicle. S’ha conseguit provar el sistema en un marge entre 0.5 cm i 3 cm. Els experiments s’han dut a terme fent servir un analitzador d’impedàncies connectat a una bobina primària i sensors comercials connectats a un circuit remot. La segona proposta consisteix en transmetre remotament la potència des d’una bobina situada en el terra del vehicle cap a un dispositiu autònom situat en el seient. Aquest dispositiu monitorarà l'estat dels detectors (d'ocupació i de cinturó) i transmetrà les dades mitjançant un transceptor comercial de radiofreqüència o pel mateix enllaç inductiu. S’han avaluat les bobines necessàries per a una freqüència de treball inferior a 150 kHz i s’ha estudiat quin és el regulador de tensió més apropiat per tal d’aconseguir una eficiència global màxima. Quatre tipus de reguladors de tensió s’han analitzat i comparat des del punt de vista de l’eficiència de potència. Els reguladors de tensió de tipus lineal shunt proporcionen una eficiència de potència millor que les altres alternatives, els lineals sèrie i els commutats buck o boost. Les eficiències aconseguides han estat al voltant del 40%, 25% i 10% per les bobines a distàncies 1cm, 1.5cm, i 2cm. Les proves experimentals han mostrat que els sensors autònoms han estat correctament alimentats fins a distàncies de 2.5cm.

Dynamic modelling of an underwater vehicle

Nessie is an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) created by a team of students in the Heriot Watt University to compete in the Student Autonomous Underwater Competition, Europe (SAUC-E) in August 2006. The main objective of the project is to find the dynamic equation of the robot, dynamic model. With it, the behaviour of the robot will be easier to understand and movement tests will be available by computer without the need of the robot, what is a way to save time, batteries, money and the robot from water inside itself. The object of the second part in this project is setting a control system for Nessie by using the model

Reduction of periodic difference systems to linear or autonomous ones

We extend Floquet theory for reducing nonlinear periodic difference systems to autonomous ones (actually linear) by using normal form theory.

Generic object classification for autonomous robots

Un dels principals problemes de la interacció dels robots autònoms és el coneixement de l'escena. El reconeixement és fonamental per a solucionar aquest problema i permetre als robots interactuar en un escenari no controlat. En aquest document presentem una aplicació pràctica de la captura d'objectes, de la normalització i de la classificació de senyals triangulars i circulars. El sistema s'introdueix en el robot Aibo de Sony per a millorar-ne la interacció. La metodologia presentada s'ha comprobat en simulacions i problemes de categorització reals, com ara la classificació de senyals de trànsit, amb resultats molt prometedors.

L’art com a vehicle : la dimensió sagrada de les arts performatives.

Jerzy Grotowski, director de teatre i recercador que va transformar profundament l’escena teatral de la segona meitat del segle vint, l’any 1970 va anunciar que no dirigiria més produccions teatrals. Apocalypsis Cum Figuris, una de les grans produccions escèniques del segle XX, marcaria un punt de transició en la trajectòria de l’investigador polonès obrint nous horitzons de vida creativa. Impulsat per una gran inquietud interior que trobaria la seva culminació en l’allunyament dels límits estrictament teatrals, Grotowski inicia el passatge de l’àmbit de l’Art com a representació, teatre en un sentit clàssic del terme, al domini de l’Art com a vehicle, en el que el mestre polonès recupera un aspecte antic i oblidat de l’art, que el situaria al nivell d’un coneixement superior, esdevenint un vehicle espiritual.

Productive efficiency and regulatory reform: The case of vehicle inspection services

Measuring productive efficiency provides information on the likely effects of regulatory reform. We present a Data Envelopment Analysis (DEA) of a sample of 38 vehicle inspection units under a concession regime, between the years 2000 and 2004. The differences in efficiency scores show the potential technical efficiency benefit of introducing some form of incentive regulation or of progressing towards liberalization. We also compute scale efficiency scores, showing that only units in territories with very low population density operate at a sub-optimal scale. Among those that operate at an optimal scale, there are significant differences in size; the largest ones operate in territories with the highest population density. This suggests that the introduction of new units in the most densely populated territories (a likely effect of some form of liberalization) would not be detrimental in terms of scale efficiency. We also find that inspection units belonging to a large, diversified firm show higher technical efficiency, reflecting economies of scale or scope at the firm level. Finally, we show that between 2002 and 2004, a period of high regulatory uncertainty in the sample’s region, technical change was almost zero. Regulatory reform should take due account of scale and diversification effects, while at the same time avoiding regulatory uncertainty.

Object recognition for autonomous objects: comparison of two approaches

Report for the scientific sojourn at the Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Switzerland, between September and December 2007. In order to make robots useful assistants for our everyday life, the ability to learn and recognize objects is of essential importance. However, object recognition in real scenes is one of the most challenging problems in computer vision, as it is necessary to deal with difficulties. Furthermore, in mobile robotics a new challenge is added to the list: computational complexity. In a dynamic world, information about the objects in the scene can become obsolete before it is ready to be used if the detection algorithm is not fast enough. Two recent object recognition techniques have achieved notable results: the constellation approach proposed by Lowe and the bag of words approach proposed by Nistér and Stewénius. The Lowe constellation approach is the one currently being used in the robot localization project of the COGNIRON project. This report is divided in two main sections. The first section is devoted to briefly review the currently used object recognition system, the Lowe approach, and bring to light the drawbacks found for object recognition in the context of indoor mobile robot navigation. Additionally the proposed improvements for the algorithm are described. In the second section the alternative bag of words method is reviewed, as well as several experiments conducted to evaluate its performance with our own object databases. Furthermore, some modifications to the original algorithm to make it suitable for object detection in unsegmented images are proposed.

Ampliació i millora d'un vehicle teledirigit

En el projecte Ampliació i millora d’un vehicle teledirigit s’ha dut a terme l’ampliació d’un prototip de vehicle ràdio controlat fent servir dues plaques Arduino Duemilanove. Una es situa en el comandament i l’altra en el vehicle i controlen el comportament dels dos dispositius. Es transmet la informació necessària entre elles a través de dos mòduls XBee que posteriorment se’ls hi incorpora. Les plaques fetes servir en el prototip inicial eren unes SARD-13192 de Freescale i el primer que es fa en aquest sentit és una revisió del codi font utilitzat i l’adaptació a les plaques Arduino. Un acceleròmetre ADXL335 que s’incorpora a una de les plaques permet que el prototip es pugui controlar segons la posició del comandament. A més, un cop finalitzat el nou prototip és capaç de desplaçar-se endavant i endarrere, girar aturat i en moviment, i a diferents velocitats que es representen en tot moment en uns LEDs. També guarda l’últim circuit efectuat que es pot reproduir a voluntat de l’usuari, i emmagatzema les dades del recorregut de tota una sessió per exportar a l’ordinador. Per últim s’han dut a terme les proves necessàries per constatar que totes les millores s’han implementat amb èxit.

Implementació de les físiques d'un vehicle en un videojoc 3D

En la carrera del mundo de los videojuegos por alcanzar insospechables cotas de realismo con las que seguir sorprendiendo y enganchando al público, los motores de física se han convertido en la herramienta de presente y futuro. Atraídos por el auge de esta nueva tecnología, hemos lidiado con los motores referencia hoy día en el mercado, seleccionando luego uno de ellos e implementando un humilde videojuego de carreras como muestra de su potencial y de los conocimientos adquiridos.

Justifying Institutional Investment in OER Development : OERs as Marketing Vehicle

The higher education sector has become increasingly competitive and prospective students are adopting a consumerist approach to institution and programme choice. In response, higher education marketing has become more complex, market-oriented and business-like. Financial sustainability of open education resource (OER) projects is a widespread concern. This paper explores the extent to which a classical product placement framework can be applied to OERs to justify institutional funding in OER projects as a marketing investment. It is argued that OERs designed on this premise can increase cognitive, affective and conative brand outcomes while providing the traditional educational and societal benefits associated with OERs. A series of propositions are presented that may form the basis of a future research agenda.

Hybrid coordination of reinforcement learning-based behaviors for AUV control

This paper proposes a hybrid coordination method for behavior-based control architectures. The hybrid method takes advantages of the robustness and modularity in competitive approaches as well as optimized trajectories in cooperative ones. This paper shows the feasibility of applying this hybrid method with a 3D-navigation to an autonomous underwater vehicle (AUV). The behaviors are learnt online by means of reinforcement learning. A continuous Q-learning implemented with a feed-forward neural network is employed. Realistic simulations were carried out. The results obtained show the good performance of the hybrid method on behavior coordination as well as the convergence of the behaviors