Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system

Selective submap joining SLAM for autonomous vehicles

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) do not result in consistent maps of large areas because of gradual increase of the uncertainty for long term missions. In addition, as the size of the map grows the computational cost increases, making SLAM solutions unsuitable for on-line applications. This thesis surveys SLAM approaches paying special attention to those approaches aimed to work on large scenarios. Special focus is given to existing underwater SLAM applications. A technique based on using independent local maps together with a global stochastic map is presented. This technique is called Selective Submap Joining SLAM (SSJS). A global map contains relative transformations between local maps, which are updated once a new loop is detected. Maps sharing several features are fused, maintaining the correlation between landmarks and vehicle's pose. The use of local maps reduces computational costs and improves map consistency as compared to state of the art techniques.

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

A behavior-based scheme using reinforcement learning for autonomous underwater vehicles

This paper presents a hybrid behavior-based scheme using reinforcement learning for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main features of the presented approach are hybrid behavior coordination and semi on-line neural-Q_learning (SONQL). Hybrid behavior coordination takes advantages of robustness and modularity in the competitive approach as well as efficient trajectories in the cooperative approach. SONQL, a new continuous approach of the Q_learning algorithm with a multilayer neural network is used to learn behavior state/action mapping online. Experimental results show the feasibility of the presented approach for AUVs

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

Visual SLAM for 3D large-scale seabed acquisition employing underwater vehicles

This paper presents a novel technique to align partial 3D reconstructions of the seabed acquired by a stereo camera mounted on an autonomous underwater vehicle. Vehicle localization and seabed mapping is performed simultaneously by means of an Extended Kalman Filter. Passive landmarks are detected on the images and characterized considering 2D and 3D features. Landmarks are re-observed while the robot is navigating and data association becomes easier but robust. Once the survey is completed, vehicle trajectory is smoothed by a Rauch-Tung-Striebel filter obtaining an even better alignment of the 3D views and yet a large-scale acquisition of the seabed

A mission control system for an autonomous underwater vehicle

The presented work focuses on the theoretical and practical aspects concerning the design and development of a formal method to build a mission control system for autonomous underwater vehicles bringing systematic design principles for the formal description of missions using Petri nets. The proposed methodology compounds Petri net building blocks within it to de_ne a mission plan for which it is proved that formal properties, such as reachability and reusability, hold as long as these same properties are also guaranteed by each Petri net building block. To simplify the de_nition of these Petri net blocks as well as their composition, a high level language called Mission Control Language has been developed. Moreover, a methodology to ensure coordination constraints for teams of multiple robots as well as the de_nition of an interface between the proposed system and an on-board planner able to plan/replan sequences of prede_ned mission plans is included as well. Results of experiments with several real underwater vehicles and simulations involving an autonomous surface craft and an autonomous underwater vehicles are presented to show the system's capabilities.

A proposal of a behavior-based control architecture with reinforcement learning for an autonomous underwater robot

Aquesta tesi proposa l'ús d'un seguit de tècniques pel control a alt nivell d'un robot autònom i també per l'aprenentatge automàtic de comportaments. L'objectiu principal de la tesis fou el de dotar d'intel·ligència als robots autònoms que han d'acomplir unes missions determinades en entorns desconeguts i no estructurats. Una de les premisses tingudes en compte en tots els passos d'aquesta tesis va ser la selecció d'aquelles tècniques que poguessin ésser aplicades en temps real, i demostrar-ne el seu funcionament amb experiments reals. El camp d'aplicació de tots els experiments es la robòtica submarina. En una primera part, la tesis es centra en el disseny d'una arquitectura de control que ha de permetre l'assoliment d'una missió prèviament definida. En particular, la tesis proposa l'ús de les arquitectures de control basades en comportaments per a l'assoliment de cada una de les tasques que composen la totalitat de la missió. Una arquitectura d'aquest tipus està formada per un conjunt independent de comportaments, els quals representen diferents intencions del robot (ex.: "anar a una posició", "evitar obstacles",...). Es presenta una recerca bibliogràfica sobre aquest camp i alhora es mostren els resultats d'aplicar quatre de les arquitectures basades en comportaments més representatives a una tasca concreta. De l'anàlisi dels resultats se'n deriva que un dels factors que més influeixen en el rendiment d'aquestes arquitectures, és la metodologia emprada per coordinar les respostes dels comportaments. Per una banda, la coordinació competitiva és aquella en que només un dels comportaments controla el robot. Per altra banda, en la coordinació cooperativa el control del robot és realitza a partir d'una fusió de totes les respostes dels comportaments actius. La tesis, proposa un esquema híbrid d'arquitectura capaç de beneficiar-se dels principals avantatges d'ambdues metodologies. En una segona part, la tesis proposa la utilització de l'aprenentatge per reforç per aprendre l'estructura interna dels comportaments. Aquest tipus d'aprenentatge és adequat per entorns desconeguts i el procés d'aprenentatge es realitza al mateix temps que el robot està explorant l'entorn. La tesis presenta també un estat de l'art d'aquest camp, en el que es detallen els principals problemes que apareixen en utilitzar els algoritmes d'aprenentatge per reforç en aplicacions reals, com la robòtica. El problema de la generalització és un dels que més influeix i consisteix en permetre l'ús de variables continues sense augmentar substancialment el temps de convergència. Després de descriure breument les principals metodologies per generalitzar, la tesis proposa l'ús d'una xarxa neural combinada amb l'algoritme d'aprenentatge per reforç Q_learning. Aquesta combinació proporciona una gran capacitat de generalització i una molt bona disposició per aprendre en tasques de robòtica amb exigències de temps real. No obstant, les xarxes neurals són aproximadors de funcions no-locals, el que significa que en treballar amb un conjunt de dades no homogeni es produeix una interferència: aprendre en un subconjunt de l'espai significa desaprendre en la resta de l'espai. El problema de la interferència afecta de manera directa en robòtica, ja que l'exploració de l'espai es realitza sempre localment. L'algoritme proposat en la tesi té en compte aquest problema i manté una base de dades representativa de totes les zones explorades. Així doncs, totes les mostres de la base de dades s'utilitzen per actualitzar la xarxa neural, i per tant, l'aprenentatge és homogeni. Finalment, la tesi presenta els resultats obtinguts amb la arquitectura de control basada en comportaments i l'algoritme d'aprenentatge per reforç. Els experiments es realitzen amb el robot URIS, desenvolupat a la Universitat de Girona, i el comportament après és el seguiment d'un objecte mitjançant visió per computador. La tesi detalla tots els dispositius desenvolupats pels experiments així com les característiques del propi robot submarí. Els resultats obtinguts demostren la idoneïtat de les propostes en permetre l'aprenentatge del comportament en temps real. En un segon apartat de resultats es demostra la capacitat de generalització de l'algoritme d'aprenentatge mitjançant el "benchmark" del "cotxe i la muntanya". Els resultats obtinguts en aquest problema milloren els resultats d'altres metodologies, demostrant la millor capacitat de generalització de les xarxes neurals.

Discovering similarities in the time use patterns of the Spanish Autonomous Communities by Fuzzy techniques

In 2000 the European Statistical Office published the guidelines for developing the Harmonized European Time Use Surveys system. Under such a unified framework, the first Time Use Survey of national scope was conducted in Spain during 2002– 03. The aim of these surveys is to understand human behavior and the lifestyle of people. Time allocation data are of compositional nature in origin, that is, they are subject to non-negativity and constant-sum constraints. Thus, standard multivariate techniques cannot be directly applied to analyze them. The goal of this work is to identify homogeneous Spanish Autonomous Communities with regard to the typical activity pattern of their respective populations. To this end, fuzzy clustering approach is followed. Rather than the hard partitioning of classical clustering, where objects are allocated to only a single group, fuzzy method identify overlapping groups of objects by allowing them to belong to more than one group. Concretely, the probabilistic fuzzy c-means algorithm is conveniently adapted to deal with the Spanish Time Use Survey microdata. As a result, a map distinguishing Autonomous Communities with similar activity pattern is drawn. Key words: Time use data, Fuzzy clustering; FCM; simplex space; Aitchison distance

Estudi de l’eficiència aerodinàmica de vehicles pesants de transport de passatgers

Estudi de l’eficiència aerodinàmica de les carrosseries de vehicles pesants de cara a reduir el consum de combustible en autocars de llarg trajecte. L’estudi es basa en tres aspectes: validació del programa de simulació, estudi aerodinàmic de diferents carrosseries d’autocar de mercat i estudi aerodinàmic de diferents complements

Influència de l'ús del biodièsel en les emissions contaminants i en el consum de combustible en vehicles pesants

L’objecte d’aquest estudi consisteix en determinar la influència de l’ús del biodièsel en: 1.- Les variacions en comparació amb el combustible convencional (gasoil A) en les emissions de gasos i partícules contaminants en motors de vehicles pesants de transport de mercaderies. 2.- Les variacions en comparació amb el combustible convencional (gasoil A) en el nivell de so emès per motors de vehicles pesants de transport de mercaderies. 3.- Els canvis en el consum de combustible en vehicles pesants en comparació amb la utilització de gasoil A. 4.- Els problemes tècnics observats en motors de vehicles pesants de transport de mercaderies durant un període de funcionament elevat

Estudi de la influència del vent en l’estabilitat de vehicles pesants de transport de viatgers.

Investigacions recents revelen com l’acció del vent lateral és un efecte molt important en bona part dels accidents ocorreguts en vehicles pesants de transport per carretera. És per això que el perfil aerodinàmic del vehicle esdevé determinant en l’avaluació de les forces laterals que hi actuen. El present projecte té per objecte determinar les forces laterals que s’exerceixen en vehicles pesants de transport de passatgers degut a l’acció del vent i investigar-ne la seva perillositat. Per fer-ho s’utilitzen models numèrics de dinàmica de fluids i, per diferents velocitats del vehicle, es simulen vents amb diferent intensitat i direcció. D’aquí es determinen unes condicions de perillositat en funció, entre d’altres variables, de l’angle d’incidència del vent i de la seva velocitat

Aplicació de la tècnica d’ espectroscòpia d’ absorció atòmica de flama com a eina per al manteniment de vehicles

L’objectiu d’aquest projecte fi de carrera és en primer lloc, determinar les modificacions a realitzar en el laboratori de lubricants i combustibles de l’EPS per a la utilització de l’espectrofotòmetre d’absorció atòmica de flama; en segon lloc, posar a punt l’aparell establint els paràmetres i les condicions d’assaig idònies per a portar a terme les anàlisis de metalls de desgast presents en olis lubricants usats de motors de combustió interna. I finalment, establir un protocol de treball al laboratori i estudiar la viabilitat d’oferir el servei d’anàlisi de lubricants a empreses i particulars

An hybrid methodology for RL-based behavior coordination in a target following mission with an AUV

Proposes a behavior-based scheme for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main characteristics can be highlighted in the control scheme. Behavior coordination is done through a hybrid methodology, which takes in advantages of the robustness and modularity in competitive approaches, as well as optimized trajectories