Probabilistic position and orientation estimation of rigid objects using an RGB-D sensor

The recent emergence of low-cost RGB-D sensors has brought new opportunities for robotics by providing affordable devices that can provide synchronized images with both color and depth information. In this thesis, recent work on pose estimation utilizing RGBD sensors is reviewed. Also, a pose recognition system for rigid objects using RGB-D data is implemented. The implementation uses half-edge primitives extracted from the RGB-D images for pose estimation. The system is based on the probabilistic object representation framework by Detry et al., which utilizes Nonparametric Belief Propagation for pose inference. Experiments are performed on household objects to evaluate the performance and robustness of the system.

The probabilistic risk analysis of external hazards of an interim storage for spent nuclear fuel

Tässä diplomityössä tehtiin Olkiluodon ydinvoimalaitoksella sijaitsevan käytetyn ydinpolttoaineen allasvarastointiin perustuvan välivaraston todennäköisyysperustainen ulkoisten uhkien riskianalyysi. Todennäköisyysperustainen riskianalyysi (PRA) on yleisesti käytetty riskien tunnistus- ja lähestymistapa ydinvoimalaitoksella. Työn tarkoituksena oli laatia täysin uusi ulkoisten uhkien PRA-analyysi, koska Suomessa ei ole aiemmin tehty vastaavanlaisia tämän tutkimusalueen riskitarkasteluja. Riskitarkastelun motiivina ovat myös maailmalla tapahtuneiden luonnonkatastrofien vuoksi korostunut ulkoisten uhkien rooli käytetyn ydinpolttoaineen välivarastoinnin turvallisuudessa. PRA analyysin rakenne pohjautui tutkimuksen alussa luotuun metodologiaan. Analyysi perustuu mahdollisten ulkoisten uhkien tunnistamiseen pois lukien ihmisen aikaansaamat tahalliset vahingot. Tunnistettujen ulkoisten uhkien esiintymistaajuuksien ja vahingoittamispotentiaalin perusteella ulkoiset uhat joko karsittiin pois tutkimuksessa määriteltyjen karsintakriteerien avulla tai analysoitiin tarkemmin. Tutkimustulosten perusteella voitiin todeta, että tiedot hyvin harvoin tapahtuvista ulkoisista uhista ovat epätäydellisiä. Suurinta osaa näistä hyvin harvoin tapahtuvista ulkoisista uhista ei ole koskaan esiintynyt eikä todennäköisesti koskaan tule esiintymään Olkiluodon vaikutusalueella tai edes Suomessa. Esimerkiksi salaman iskujen ja öljyaltistuksen roolit ja vaikutukset erilaisten komponenttien käytettävyyteen ovat epävarmasti tunnettuja. Tutkimuksen tuloksia voidaan pitää kokonaisuudessaan merkittävinä, koska niiden perusteella voidaan osoittaa ne ulkoiset uhat, joiden vaikutuksia olisi syytä tutkia tarkemmin. Yksityiskohtaisempi tietoisuus hyvin harvoin esiintyvistä ulkoisista uhista tarkentaisi alkutapahtumataajuuksien estimaatteja.

Estimation of genetic parameters for test-day milk production at different stages of lactation of Finnish Ayrshire heifers

Selostus: Ayrshire-ensikoiden koelypsykohtaisen maidontuotannon perinnölliset tunnusluvut laktaation eri vaiheissa

Estimation of soil nitrate in the spring as a basis for adjustment of nitrogen fertiliser rates

Selostus: Maassa olevan nitraattitypen arviointi simulointimallin avulla

Comparison of methods for estimation of needle losses in Scots pine following defoliation by Bupalus piniaria

Abstract

Estimation of forest canopy cover : a comparison of field measurement techniques

Abstract

Stratified estimation of forest inventory variables using spatially summarized stratifications

Abstract

Bayesian estimation of diameter distribution during harvesting

Abstract

Landsat TM imagery and high altitude aerial photographs in estimation of forest characteristics

Abstract

Use of individual race results in the estimation of genetic parameters of trotting performance for Finnhorse and Standardbred trotters

Selostus: Ravikilpailumenestysmittojen periytymisasteet ja toistumiskertoimet kilpailukohtaisten tulosten perusteella

Monte Carlo Methods in Parameter Estimation of Nonlinear Models

Yksi keskeisimmistä tehtävistä matemaattisten mallien tilastollisessa analyysissä on mallien tuntemattomien parametrien estimointi. Tässä diplomityössä ollaan kiinnostuneita tuntemattomien parametrien jakaumista ja niiden muodostamiseen sopivista numeerisista menetelmistä, etenkin tapauksissa, joissa malli on epälineaarinen parametrien suhteen. Erilaisten numeeristen menetelmien osalta pääpaino on Markovin ketju Monte Carlo -menetelmissä (MCMC). Nämä laskentaintensiiviset menetelmät ovat viime aikoina kasvattaneet suosiotaan lähinnä kasvaneen laskentatehon vuoksi. Sekä Markovin ketjujen että Monte Carlo -simuloinnin teoriaa on esitelty työssä siinä määrin, että menetelmien toimivuus saadaan perusteltua. Viime aikoina kehitetyistä menetelmistä tarkastellaan etenkin adaptiivisia MCMC menetelmiä. Työn lähestymistapa on käytännönläheinen ja erilaisia MCMC -menetelmien toteutukseen liittyviä asioita korostetaan. Työn empiirisessä osuudessa tarkastellaan viiden esimerkkimallin tuntemattomien parametrien jakaumaa käyttäen hyväksi teoriaosassa esitettyjä menetelmiä. Mallit kuvaavat kemiallisia reaktioita ja kuvataan tavallisina differentiaaliyhtälöryhminä. Mallit on kerätty kemisteiltä Lappeenrannan teknillisestä yliopistosta ja Åbo Akademista, Turusta.

Todennäköisyyspohjaisen paloanalyysimenetelmän kehittäminen ydinvoimalaitoksella

Diplomityössä on tutustuttu ydinvoimalaitosten paloriskejä käsittelevään todennäköisyyspohjaiseen turvallisuusanalyysiin. Tavoitteena on ollut Olkiluoto 1 ja 2 laitosyksiköiden paloanalyysimenetelmän kehittäminen. Työssä esitetään paloanalyysin pääpiirteet, kaksi erilaista palotaajuuksien estimointimenetelmää sekä palojen leviämisen arviointimenetelmiä. Palotaajuuksien estimointimenetelmistä keskitytään Berryn menetelmän sekä NUREG/CR-6850-palotaajuuslaskentamenetelmän tarkasteluun. Palon leviämisen arvioinnissa on esitetty kolmen erilaisen virtausteknisen laskentatyökalun perusteet sekä palon leviämistodennäköisyyksiä arvioivan Probabilistic Fire Simulator (PFS) -ohjelman käyttöä. Työn aikana on laskettu molemmilla palotaajuuden estimointimenetelmillä palotaajuuksia eri tyyppisille huonetiloille. Berryn menetelmän palotaajuudet olivat pääosin alhaisempia kuin NUREG/CR-6850-menetelmällä lasketut palotaajuudet. Palon leviämistarkastelussa on tutkittu ydinvoimalaitoksen relehuoneen tulipaloa. PFS:n avulla laskettujen leviämistodennäköisyyksien arvoja on vertailtu TVO:n paloanalyysissa käytettyihin kvalitatiivisiin peittokertoimiin. Palon leviämistodennäköisyys eri osajärjestelmien välillä todettiin suuresti riippuvan analyysissaoletetuista vaurioitumislämpötiloista. Tutkittuja menetelmiä hyödyntäen diplomityössä kehitettiin paloanalyysimenetelmäkuvaus. Menetelmäkuvauksessa huonetilojen paloriskit kartoitetaan aluksi Berryn menetelmällä. Näin kaikille laitoksen huonetiloille saadaan arvioitua palotaajuus sekä paloalkutapahtumaluokkien sydänvauriotaajuus. Seuraavaksi suoritetaan valintamenettely, jossa valitut kriteerit täyttäville huonetiloille tehdään tarkentava palotaajuuslaskenta. Tarkentava palotaajuuslaskenta perustuu NUREG/CR-6850-menetelmän mukaisesti huonetilojen realistisiin syttymislähteisiin. Kriittisimpien huonetilojen osalta palon leviämisen arviointiin on tarkoitus hyödyntää numeerista simulointia.

Quantile Estimation in Non-Stationary Streaming Data

We provide an incremental quantile estimator for Non-stationary Streaming Data. We propose a method for simultaneous estimation of multiple quantiles corresponding to the given probability levels from streaming data. Due to the limitations of the memory, it is not feasible to compute the quantiles by storing the data. So estimating the quantiles as the data pass by is the only possibility. This can be effective in network measurement. To provide the minimum of the mean-squared error of the estimation, we use parabolic approximation and for comparison we simulate the results for different number of runs and using both linear and parabolic approximations.