Càlcul diferencial: anàlisi de corbes

Oferim als estudiants universitaris i als lectors interessats aquesta guia didàctica de la matemàtica universitària com a fruit dels nostres anys de docència de les matemàtiques a la Universitat. El resultat final ha esdevingut una col·lecció de setze petits volums agrupats en els dos mòduls d'Àlgebra Lineal i de Càlcul Infinitesimal. Aquest volum tracta les principals característiques que poden tenir les gràfiques de les funcions. S’estudien en primer lloc les aproximacions polinòmiques d’una corba en un punt amb la coneguda fórmula de Taylor. En la segona part es fa un anàlisi del càlcul de les asímptotes, el creixement i decreixement, els punts extrems, la concavitat i convexitat i també dels punts d’inflexió

Càlcul diferencial: derivades

Oferim als estudiants universitaris i als lectors interessats aquesta guia didàctica de la matemàtica universitària com a fruit dels nostres anys de docència de les matemàtiques a la Universitat. El resultat final ha esdevingut una col·lecció de setze petits volums agrupats en els dos mòduls d'Àlgebra Lineal i de Càlcul Infinitesimal. En aquest volum iniciem amb l’estudi de les derivades. Des de l’establiment, a la segona meitat del segle XVII, del Càlcul infinitesimal per Newton i Leibniz de manera independent, amb l’objectiu posat en la determinació de la recta tangent a una corba en un punt donat, el concepte de derivada ha tingut un paper preeminent en l’estudi del ritme de variació d’una funció i ha suposat una eina de gran utilitat en l’estudi de molts problemes de les ciències exactes i experimentals

Differential epipolar constraint in mobile robot egomotion estimation

The estimation of camera egomotion is a well established problem in computer vision. Many approaches have been proposed based on both the discrete and the differential epipolar constraint. The discrete case is mainly used in self-calibrated stereoscopic systems, whereas the differential case deals with a unique moving camera. The article surveys several methods for mobile robot egomotion estimation covering more than 0.5 million samples using synthetic data. Results from real data are also given

Local model predictive control experiences with differential driven wheeled mobile robots

This work extends a previously developed research concerning about the use of local model predictive control in differential driven mobile robots. Hence, experimental results are presented as a way to improve the methodology by considering aspects as trajectory accuracy and time performance. In this sense, the cost function and the prediction horizon are important aspects to be considered. The aim of the present work is to test the control method by measuring trajectory tracking accuracy and time performance. Moreover, strategies for the integration with perception system and path planning are briefly introduced. In this sense, monocular image data can be used to plan safety trajectories by using goal attraction potential fields