Ricostruzione densa di ambienti di grande dimensione

Uno dei principali settori di studio nell’ambito della visione artificiale riguarda lo sviluppo e la continua ricerca di tecniche e metodologie atte alla ricostruzione di ambienti 3D. Una di queste è il Kinect Fusion, la quale utilizza il dispositivo Kinect per catturare ed elaborare informazioni provenienti da mappe di profondità relative a una particolare scena, per creare un modello 3D dell’ambiente individuato dal sensore. Il funzionamento generale del sistema “Kinect Fusion” consiste nella ricostruzione di superfici dense attraverso l’integrazione delle informazioni di profondità dei vari frame all’interno di un cubo virtuale, che a sua volta viene partizionato in piccoli volumi denominati voxel, e che rappresenta il volume della scena che si intende ricostruire. Per ognuno di tali voxel viene memorizzata la distanza (TSDF) rispetto alla superficie più vicina. Durante lo svolgimento di questo lavoro di tesi ci si è concentrati innanzitutto nell’analisi dell’algoritmo Voxel Hashing, una tecnica che mira a rendere l'algoritmo Kinect Fusion scalabile, attraverso una migliore gestione della struttura dati dei voxel allocando questi ultimi all'interno di una tabella di hash solo se strettamente necessario (TSDF inferiore a una soglia). In una prima fase del progetto si è quindi studiato in dettaglio il funzionamento di suddetta tecnica, fino a giungere alla fase della sua implementazione all’interno di un framework di ricostruzione 3D, basato su Kinect Fusion; si è quindi reso il sistema realizzato più robusto tramite l’applicazione di diverse migliorie. In una fase successiva sono stati effettuati test quantitativi e qualitativi per valutarne l'efficienza e la robustezza. Nella parte finale del progetto sono stati delineati i possibili sviluppi di future applicazioni.

Shading Silhouettes of Smaller Ones

I am truly honored to have been given the amazing opportunity to create this original piece, this powerful journey through memory and emotive exploration of the loss of childhood. How do we feel about the loss of our child-self? Could we ever get them back? How long, how deep would one have to dig in the graveyards, the playgrounds of memory, to uncover what was buried there... to un-erase what waserased? shading silhouettes of smaller ones will ultimately encourage a reconnection with the Inner Child hidden inside all of us, as well as an intimate awareness of the adult version of the self by looking back to the smaller ones. The main inspiration for this piece is then of course, Inner Child Work. Most people may not be familiar with this therapeutic exploration of childhood... It wasimportant to me then, to present this concept in an imaginative, theatrical way, as a gift to you - a comprehensive and intensely moving gift. Speaking from experience, working on my Inner Child - my little Bianca - has been the most painful, frightening, yetrewarding and powerful experience within my personal life. Some people spend their entire lives trying to love themselves, to prove themselves, or be accepted. Some are too afraid to look back to where it all began. The characters within this piece will face thatfear... in a regression from the complexities of adulthood to the confusion of adolescence, all the way back to the wonder and bliss of childhood. They will reveal memories, of both joy and pain, love and abandonment, journeying backwards through time - through memory - through a playground - back to the beginning... We will enter a world where a push of a merry-go-round spins us to games of Truth or Dare after a high school dance at 16 - or the slam of a metal fence reminds us of the door Dad slammed in our face at 9 - where the sound of chain links swings us back to scrapping our knee by the sandbox at 5 This piece will attempt to connect everyone, both cast and audience, through a universal understanding and discussion of what it means to grow up, as well as a discovery of WHY we are the way we are - how experiences or relationships from our childhood have shaped our adult lives. We will attempt to challenge your honesty and nerve by inviting you to ask questions of yourselves, your past - to remember what it's like to have the innocence and hope of a child, to engage with and discover your Inner Child, to realize when or why you left them behind, and if you want to this magical part of yourself. It is my hope that you will join us in a collective journey - gather the courage to dig up the little kid you buried so long ago...* The creation, design, choreography, and direction for shading silhouettes of smaller ones mark the culminating experience of a year-long independent study in Theatre.

Canine distemper virus infects canine keratinocytes and immune cells by using overlapping and distinct regions located on one side of the attachment protein

The morbilliviruses measles virus (MeV) and canine distemper virus (CDV) both rely on two surface glycoproteins, the attachment (H) and fusion proteins, to promote fusion activity for viral cell entry. Growing evidence suggests that morbilliviruses infect multiple cell types by binding to distinct host cell surface receptors. Currently, the only known in vivo receptor used by morbilliviruses is CD150/SLAM, a molecule expressed in certain immune cells. Here we investigated the usage of multiple receptors by the highly virulent and demyelinating CDV strain A75/17. We based our study on the assumption that CDV-H may interact with receptors similar to those for MeV, and we conducted systematic alanine-scanning mutagenesis on CDV-H throughout one side of the beta-propeller documented in MeV-H to contain multiple receptor-binding sites. Functional and biochemical assays performed with SLAM-expressing cells and primary canine epithelial keratinocytes identified 11 residues mutation of which selectively abrogated fusion in keratinocytes. Among these, four were identical to amino acids identified in MeV-H as residues contacting a putative receptor expressed in polarized epithelial cells. Strikingly, when mapped on a CDV-H structural model, all residues clustered in or around a recessed groove located on one side of CDV-H. In contrast, reported CDV-H mutants with SLAM-dependent fusion deficiencies were characterized by additional impairments to the promotion of fusion in keratinocytes. Furthermore, upon transfer of residues that selectively impaired fusion induction in keratinocytes into the CDV-H of the vaccine strain, fusion remained largely unaltered. Taken together, our results suggest that a restricted region on one side of CDV-H contains distinct and overlapping sites that control functional interaction with multiple receptors.

Canine distemper virus persistence in demyelinating encephalitis by swift intracellular cell-to-cell spread in astrocytes is controlled by the viral attachment protein

The mechanism of viral persistence, the driving force behind the chronic progression of inflammatory demyelination in canine distemper virus (CDV) infection, is associated with non-cytolytic viral cell-to-cell spread. Here, we studied the molecular mechanisms of viral spread of a recombinant fluorescent protein-expressing virulent CDV in primary canine astrocyte cultures. Time-lapse video microscopy documented that CDV spread was very efficient using cell processes contacting remote target cells. Strikingly, CDV transmission to remote cells could occur in less than 6 h, suggesting that a complete viral cycle with production of extracellular free particles was not essential in enabling CDV to spread in glial cells. Titration experiments and electron microscopy confirmed a very low CDV particle production despite higher titers of membrane-associated viruses. Interestingly, confocal laser microscopy and lentivirus transduction indicated expression and functionality of the viral fusion machinery, consisting of the viral fusion (F) and attachment (H) glycoproteins, at the cell surface. Importantly, using a single-cycle infectious recombinant H-knockout, H-complemented virus, we demonstrated that H, and thus potentially the viral fusion complex, was necessary to enable CDV spread. Furthermore, since we could not detect CD150/SLAM expression in brain cells, the presence of a yet non-identified glial receptor for CDV was suggested. Altogether, our findings indicate that persistence in CDV infection results from intracellular cell-to-cell transmission requiring the CDV-H protein. Viral transfer, happening selectively at the tip of astrocytic processes, may help the virus to cover long distances in the astroglial network, "outrunning" the host's immune response in demyelinating plaques, thus continuously eliciting new lesions.

Bühne & Büro. Gegenwartstheater in der Schweiz

Theater lebt von der unmittelbaren Begegnung von Bühne und Publikum. denn seine spezifische Wirkung entfaltet sich im Live-Erlebnis. Die Formen des Schweizer Gegenwartstheaters sind vielfältig und reichen vom Stadttheater über die Laienoperette bis zu Poetry Slam. Neben Kreativität und Spiellust gehört zur Bühnenkunst aber auch das Betriebsbüro, weil Theater Organisation braucht, und natürlich Geld. Diese Zusammenhänge werden in den facettenreichen Sondierungen des Bandes «Bühne & Büro» beleuchtet. Der Band dokumentiert die vielfältigen Formen und den Beziehungsreichtum des Theaterschaffens in der Schweiz. Es beschreibt unterschiedliche Theaterformen wie Stadttheater, die freie Theaterszene und Tanztheater bis hin zu weniger bekannten Formen wie Behinderten- und Gefängnistheater. Ein weiterer Schwerpunkt besteht in der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Organisationsformen und Produktions-, Distributions- und Rezeptionsbedingungen von Theater in verschiedenen Regionen der Schweiz. Das Buch ist auf das Theaterschaffen in der Gegenwart ausgerichtet und wirft Fragen zu dessen Entwicklung in der Zukunft auf. Es richtet sich an ein breites Publikum Theater- und Kulturinteressierter. Theaterschaffenden an grossen Bühnen, in freien Gruppen und in Theatervereinen kann es Anregungen für den Ausbau und die Verbesserung der eigenen Organisationsstrukturen geben. Die Entscheidungsträger in der Kulturpolitik erhalten Informationen zum Zusammenspiel von Ausgaben, Organisationsformen, künstlerischem Output und Publikumsverhalten. Öffentlichen und privaten Kulturstiftungen sowie Sponsoren aus der Privatwirtschaft bietet es Entscheidungshilfen für Förderungsmassnahmen und kulturelles Engagement.

Immunohistochemical demonstration of the putative canine distemper virus receptor CD150 in dogs with and without distemper

Signaling lymphocyte activation molecule (SLAM) or CD150 can function as a receptor for the canine distemper virus (CDV) in vitro. The expression of SLAM was studied using immunohistochemistry in order to evaluate the presence and distribution of the receptor in dogs in vivo. Additionally, receptor expression was assessed after experimental infection of dogs with CDV. In 7 control dogs without distemper virus, the receptor was found in various tissues, mostly on cells morphologically identified as lymphocytes and macrophages. In 7 dogs with early distemper lesions characterized by presence of the virus, higher numbers of SLAM-expressing cells were found in multiple tissues recognized as targets of CDV compared with those in control dogs. These findings suggest that SLAM, a putative distemper receptor, is expressed in dogs in vivo. Additionally, virus infection is associated with up-regulation of SLAM, potentially causing an amplification of virus in the host.

Emergence of Canine Distemper Virus Strains With Modified Molecular Signature and Enhanced Neuronal Tropism Leading to High Mortality in Wild Carnivores

An ongoing canine distemper epidemic was first detected in Switzerland in the spring of 2009. Compared to previous local canine distemper outbreaks, it was characterized by unusually high morbidity and mortality, rapid spread over the country, and susceptibility of several wild carnivore species. Here, the authors describe the associated pathologic changes and phylogenetic and biological features of a multiple highly virulent canine distemper virus (CDV) strain detected in and/or isolated from red foxes (Vulpes vulpes), Eurasian badgers (Meles meles), stone (Martes foina) and pine (Martes martes) martens, from a Eurasian lynx (Lynx lynx), and a domestic dog. The main lesions included interstitial to bronchointerstitial pneumonia and meningopolioencephalitis, whereas demyelination-the classic presentation of CDV infection-was observed in few cases only. In the brain lesions, viral inclusions were mainly in the nuclei of the neurons. Some significant differences in brain and lung lesions were observed between foxes and mustelids. Swiss CDV isolates shared together with a Hungarian CDV strain detected in 2004. In vitro analysis of the hemagglutinin protein from one of the Swiss CDV strains revealed functional and structural differences from that of the reference strain A75/17, with the Swiss strain showing increased surface expression and binding efficiency to the signaling lymphocyte activation molecule (SLAM). These features might be part of a novel molecular signature, which might have contributed to an increase in virus pathogenicity, partially explaining the high morbidity and mortality, the rapid spread, and the large host spectrum observed in this outbreak.

Experimental adaptation of wild-type canine distemper virus (CDV) to the human entry receptor CD150.

Canine distemper virus (CDV), a close relative of measles virus (MV), is widespread and well known for its broad host range. When the goal of measles eradication may be achieved, and when measles vaccination will be stopped, CDV might eventually cross the species barrier to humans and emerge as a new human pathogen. In order to get an impression how fast such alterations may occur, we characterized required adaptive mutations to the human entry receptors CD150 (SLAM) and nectin-4 as first step to infect human target cells. Recombinant wild-type CDV-A75/17(red) adapted quickly to growth in human H358 epithelial cells expressing human nectin-4. Sequencing of the viral attachment proteins (hemagglutinin, H, and fusion protein, F) genes revealed that no adaptive alteration was required to utilize human nectin-4. In contrast, the virus replicated only to low titres (10(2) pfu/ml) in Vero cells expressing human CD150 (Vero-hSLAM). After three passages using these cells virus was adapted to human CD150 and replicated to high titres (10(5) pfu/ml). Sequence analyses revealed that only one amino acid exchange in the H-protein at position 540 Asp→Gly (D540G) was required for functional adaptation to human CD150. Structural modelling suggests that the adaptive mutation D540G in H reflects the sequence alteration from canine to human CD150 at position 70 and 71 from Pro to Leu (P70L) and Gly to Glu (G71E), and compensates for the gain of a negative charge in the human CD150 molecule. Using this model system our data indicate that only a minimal alteration, in this case one adaptive mutation, is required for adaptation of CDV to the human entry receptors, and help to understand the molecular basis why this adaptive mutation occurs.

Identification of amino acid substitutions with compensational effects in the attachment protein of canine distemper virus.

The hemagglutinin (H) gene of canine distemper virus (CDV) encodes the receptor-binding protein. This protein, together with the fusion (F) protein, is pivotal for infectivity since it contributes to the fusion of the viral envelope with the host cell membrane. Of the two receptors currently known for CDV (nectin-4 and the signaling lymphocyte activation molecule [SLAM]), SLAM is considered the most relevant for host susceptibility. To investigate how evolution might have impacted the host-CDV interaction, we examined the functional properties of a series of missense single nucleotide polymorphisms (SNPs) naturally accumulating within the H-gene sequences during the transition between two distinct but related strains. The two strains, a wild-type strain and a consensus strain, were part of a single continental outbreak in European wildlife and occurred in distinct geographical areas 2 years apart. The deduced amino acid sequence of the two H genes differed at 5 residues. A panel of mutants carrying all the combinations of the SNPs was obtained by site-directed mutagenesis. The selected mutant, wild type, and consensus H proteins were functionally evaluated according to their surface expression, SLAM binding, fusion protein interaction, and cell fusion efficiencies. The results highlight that the most detrimental functional effects are associated with specific sets of SNPs. Strikingly, an efficient compensational system driven by additional SNPs appears to come into play, virtually neutralizing the negative functional effects. This system seems to contribute to the maintenance of the tightly regulated function of the H-gene-encoded attachment protein. Importance: To investigate how evolution might have impacted the host-canine distemper virus (CDV) interaction, we examined the functional properties of naturally occurring single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the hemagglutinin gene of two related but distinct strains of CDV. The hemagglutinin gene encodes the attachment protein, which is pivotal for infection. Our results show that few SNPs have a relevant detrimental impact and they generally appear in specific combinations (molecular signatures). These drastic negative changes are neutralized by compensatory mutations, which contribute to maintenance of an overall constant bioactivity of the attachment protein. This compensational mechanism might reflect the reaction of the CDV machinery to the changes occurring in the virus following antigenic variations critical for virulence.

The fusion protein of wild-type canine distemper virus is a major determinant of persistent infection.

The wild-type A75/17 canine distemper virus (CDV) strain induces a persistent infection in the central nervous system but infects cell lines very inefficiently. In contrast, the genetically more distant Onderstepoort CDV vaccine strain (OP-CDV) induces extensive syncytia formation. Here, we investigated the roles of wild-type fusion (F(WT)) and attachment (H(WT)) proteins in Vero cells expressing, or not, the canine SLAM receptor by transfection experiments and by studying recombinants viruses expressing different combinations of wild-type and OP-CDV glycoproteins. We show that low fusogenicity is not due to a defect of the envelope proteins to reach the cell surface and that H(WT) determines persistent infection in a receptor-dependent manner, emphasizing the role of SLAM as a potent enhancer of fusogenicity. However, importantly, F(WT) reduced cell-to-cell fusion independently of the cell surface receptor, thus demonstrating that the fusion protein of the neurovirulent A75/17-CDV strain plays a key role in determining persistent infection.

Probabilistic mapping with mobile robots in structured environments

La mayor parte de los entornos diseñados por el hombre presentan características geométricas específicas. En ellos es frecuente encontrar formas poligonales, rectangulares, circulares . . . con una serie de relaciones típicas entre distintos elementos del entorno. Introducir este tipo de conocimiento en el proceso de construcción de mapas de un robot móvil puede mejorar notablemente la calidad y la precisión de los mapas resultantes. También puede hacerlos más útiles de cara a un razonamiento de más alto nivel. Cuando la construcción de mapas se formula en un marco probabilístico Bayesiano, una especificación completa del problema requiere considerar cierta información a priori sobre el tipo de entorno. El conocimiento previo puede aplicarse de varias maneras, en esta tesis se presentan dos marcos diferentes: uno basado en el uso de primitivas geométricas y otro que emplea un método de representación cercano al espacio de las medidas brutas. Un enfoque basado en características geométricas supone implícitamente imponer un cierto modelo a priori para el entorno. En este sentido, el desarrollo de una solución al problema SLAM mediante la optimización de un grafo de características geométricas constituye un primer paso hacia nuevos métodos de construcción de mapas en entornos estructurados. En el primero de los dos marcos propuestos, el sistema deduce la información a priori a aplicar en cada caso en base a una extensa colección de posibles modelos geométricos genéricos, siguiendo un método de Maximización de la Esperanza para hallar la estructura y el mapa más probables. La representación de la estructura del entorno se basa en un enfoque jerárquico, con diferentes niveles de abstracción para los distintos elementos geométricos que puedan describirlo. Se llevaron a cabo diversos experimentos para mostrar la versatilidad y el buen funcionamiento del método propuesto. En el segundo marco, el usuario puede definir diferentes modelos de estructura para el entorno mediante grupos de restricciones y energías locales entre puntos vecinos de un conjunto de datos del mismo. El grupo de restricciones que se aplica a cada grupo de puntos depende de la topología, que es inferida por el propio sistema. De este modo, se pueden incorporar nuevos modelos genéricos de estructura para el entorno con gran flexibilidad y facilidad. Se realizaron distintos experimentos para demostrar la flexibilidad y los buenos resultados del enfoque propuesto. Abstract Most human designed environments present specific geometrical characteristics. In them, it is easy to find polygonal, rectangular and circular shapes, with a series of typical relations between different elements of the environment. Introducing this kind of knowledge in the mapping process of mobile robots can notably improve the quality and accuracy of the resulting maps. It can also make them more suitable for higher level reasoning applications. When mapping is formulated in a Bayesian probabilistic framework, a complete specification of the problem requires considering a prior for the environment. The prior over the structure of the environment can be applied in several ways; this dissertation presents two different frameworks, one using a feature based approach and another one employing a dense representation close to the measurements space. A feature based approach implicitly imposes a prior for the environment. In this sense, feature based graph SLAM was a first step towards a new mapping solution for structured scenarios. In the first framework, the prior is inferred by the system from a wide collection of feature based priors, following an Expectation-Maximization approach to obtain the most probable structure and the most probable map. The representation of the structure of the environment is based on a hierarchical model with different levels of abstraction for the geometrical elements describing it. Various experiments were conducted to show the versatility and the good performance of the proposed method. In the second framework, different priors can be defined by the user as sets of local constraints and energies for consecutive points in a range scan from a given environment. The set of constraints applied to each group of points depends on the topology, which is inferred by the system. This way, flexible and generic priors can be incorporated very easily. Several tests were carried out to demonstrate the flexibility and the good results of the proposed approach.

Localización y mapeo visual monocular para robot móvil terrestre aplicado a la inspección ultrasónica aeronáutica

En el ámbito de la robótica de servicio, actualmente no existe una solución automatizada para la inspección ultrasónica de las partes de material compuesto de una aeronave durante las operaciones de mantenimiento que realiza la aerolínea. El desarrollo de las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco en el método de inspección no destructiva por ultrasonidos, está conduciendo a posibilitar su uso con soluciones de menor coste respecto a las técnicas tradicionales, sin perder eficacia para detectar las deficiencias en las estructuras de material compuesto. Aunque existen aplicaciones de esta técnica con soluciones manuales, utilizadas en las fases de desarrollo y fabricación del material compuesto, o con soluciones por control remoto en sectores diferentes al aeronáutico para componentes metálicos, sin embargo, no existen con soluciones automatizadas para la inspección no destructiva por ultrasonidos de las zonas del avión fabricadas en material compuesto una vez la aeronave ha sido entregada a la aerolínea. El objetivo de este trabajo fin de master es evaluar el sistema de localización, basado en visión por ordenador, de una solución robotizada aplicada la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio por parte de las propias aerolíneas, utilizando las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco, buscando la ventaja de reducir los tiempos y los costes en las operaciones de mantenimiento. Se propone como solución un robot móvil autónomo de pequeño tamaño, con control de posición global basado en técnicas de SLAM Visual Monocular, utilizando marcadores visuales externos para delimitar el área de inspección. Se ha supuesto la inspección de elementos de la aeronave cuya superficie se pueda considerar plana y horizontal, como son las superficies del estabilizador horizontal o del ala. Este supuesto es completamente aceptable en zonas acotadas de estos componentes, y de cara al objetivo del proyecto, no le resta generalidad. El robot móvil propuesto es un vehículo terrestre triciclo, de dos grados de libertad, con un sistema de visión monocular completo embarcado, incluyendo el hardware de procesamiento de visión y control de trayectoria. Las dos ruedas delanteras son motrices y la tercera rueda, loca, sirve únicamente de apoyo. La dirección, de tipo diferencial, permite al robot girar sin necesidad de desplazamiento, al conseguirse por diferencia de velocidad entre la rueda motriz derecha e izquierda. El sistema de inspección ultrasónica embarcado está compuesto por el hardware de procesamiento y registro de señal, y una rueda-sensor situada coaxialmente al eje de las ruedas motrices, y centrada entre estas, de modo que la medida de inspección se realiza en el centro de rotación del robot. El control visual propuesto se realiza mediante una estrategia “ver y mover” basada en posición, ejecutándose de forma secuencial la extracción de características visuales de la imagen, el cálculo de la localización global del robot mediante SLAM visual y el movimiento de éste mediante un algoritmo de control de posición-orientación respecto a referencias de paso de la trayectoria. La trayectoria se planifica a partir del mapa de marcas visuales que delimitan el área de inspección, proporcionado también por SLAM visual. Para validar la solución propuesta se ha optado por desarrollar un prototipo físico tanto del robot como de los marcadores visuales externos, a los que se someterán a una prueba de validación como alternativa a utilizar un entorno simulado por software, consistente en el reconocimiento del área de trabajo, planeamiento de la trayectoria y recorrido de la misma, de forma autónoma, registrando el posicionamiento real del robot móvil junto con el posicionamiento proporcionado por el sistema de localización SLAM. El motivo de optar por un prototipo es validar la solución ante efectos físicos que son muy complicados de modelar en un entorno de simulación, derivados de las limitaciones constructivas de los sistemas de visión, como distorsiones ópticas o saturación de los sensores, y de las limitaciones constructivas de la mecánica del robot móvil que afectan al modelo cinemático, como son el deslizamiento de las ruedas o la fluctuación de potencia de los motores eléctricos. El prototipo de marcador visual externo utilizado para la prueba de validación, ha sido un símbolo plano vertical, en blanco y negro, que consta de un borde negro rectangular dentro del cual se incluye una serie de marcas cuadradas de color negro, cuya disposición es diferente para cada marcador, lo que permite su identificación. El prototipo de robot móvil utilizado para la prueba de validación, ha sido denominado VINDUSTOR: “VIsual controlled Non-Destructive UltraSonic inspecTOR”. Su estructura mecánica ha sido desarrollada a partir de la plataforma comercial de robótica educacional LEGO© MINDSTORMS NXT 2.0, que incluye los dos servomotores utilizados para accionar las dos ruedas motrices, su controlador, las ruedas delanteras y la rueda loca trasera. La estructura mecánica ha sido especialmente diseñada con piezas LEGO© para embarcar un ordenador PC portátil de tamaño pequeño, utilizado para el procesamiento visual y el control de movimiento, y el sistema de captación visual compuesto por dos cámaras web de bajo coste, colocadas una en posición delantera y otra en posición trasera, con el fin de aumentar el ángulo de visión. El peso total del prototipo no alcanza los 2 Kg, siendo sus dimensiones máximas 20 cm de largo, 25 cm de ancho y 26 cm de alto. El prototipo de robot móvil dispone de un control de tipo visual. La estrategia de control es de tipo “ver y mover” dinámico, en la que se realiza un bucle externo, de forma secuencial, la extracción de características en la imagen, la estimación de la localización del robot y el cálculo del control, y en un bucle interno, el control de los servomotores. La estrategia de adquisición de imágenes está basada en un sistema monocular de cámaras embarcadas. La estrategia de interpretación de imágenes está basada en posición tridimensional, en la que los objetivos de control se definen en el espacio de trabajo y no en la imagen. La ley de control está basada en postura, relacionando la velocidad del robot con el error en la posición respecto a las referencias de paso de una trayectoria. La trayectoria es generada a partir del mapa de marcadores visuales externo. En todo momento, la localización del robot respecto a un sistema de referencia externo y el mapa de marcadores, es realizado mediante técnicas de SLAM visual. La auto-localización de un robot móvil dentro de un entorno desconocido a priori constituye uno de los desafíos más importantes en la robótica, habiéndose conseguido su solución en las últimas décadas, con una formulación como un problema numérico y con implementaciones en casos que van desde robots aéreos a robots en entornos cerrados, existiendo numerosos estudios y publicaciones al respecto. La primera técnica de localización y mapeo simultáneo SLAM fue desarrollada en 1989, más como un concepto que como un algoritmo único, ya que su objetivo es gestionar un mapa del entorno constituido por posiciones de puntos de interés, obtenidos únicamente a partir de los datos de localización recogidos por los sensores, y obtener la pose del robot respecto al entorno, en un proceso limitado por el ruido de los sensores, tanto en la detección del entorno como en la odometría del robot, empleándose técnicas probabilísticas aumentar la precisión en la estimación. Atendiendo al algoritmo probabilístico utilizado, las técnicas SLAM pueden clasificarse en las basadas en Filtros de Kalman, en Filtros de Partículas y en su combinación. Los Filtros de Kalman consideran distribuciones de probabilidad gaussiana tanto en las medidas de los sensores como en las medidas indirectas obtenidas a partir de ellos, de modo que utilizan un conjunto de ecuaciones para estimar el estado de un proceso, minimizando la media del error cuadrático, incluso cuando el modelo del sistema no se conoce con precisión, siendo el más utilizado el Filtro de Kalman Extendido a modelos nolineales. Los Filtros de Partículas consideran distribuciones de probabilidad en las medidas de los sensores sin modelo, representándose mediante un conjunto de muestras aleatorias o partículas, de modo que utilizan el método Montecarlo secuencial para estimar la pose del robot y el mapa a partir de ellas de forma iterativa, siendo el más utilizado el Rao-Backwell, que permite obtener un estimador optimizado mediante el criterio del error cuadrático medio. Entre las técnicas que combinan ambos tipos de filtros probabilísticos destaca el FastSLAM, un algoritmo que estima la localización del robot con un Filtro de Partículas y la posición de los puntos de interés mediante el Filtro de Kalman Extendido. Las técnicas SLAM puede utilizar cualquier tipo de sensor que proporcionen información de localización, como Laser, Sonar, Ultrasonidos o Visión. Los sensores basados en visión pueden obtener las medidas de distancia mediante técnicas de visión estereoscópica o mediante técnica de visión monocular. La utilización de sensores basados en visión tiene como ventajas, proporcionar información global a través de las imágenes, no sólo medida de distancia, sino también información adicional como texturas o patrones, y la asequibilidad del hardware frente a otros sensores. Sin embargo, su principal inconveniente es el alto coste computacional necesario para los complejos algoritmos de detección, descripción, correspondencia y reconstrucción tridimensional, requeridos para la obtención de la medida de distancia a los múltiples puntos de interés procesados. Los principales inconvenientes del SLAM son el alto coste computacional, cuando se utiliza un número elevado de características visuales, y su consistencia ante errores, derivados del ruido en los sensores, del modelado y del tratamiento de las distribuciones de probabilidad, que pueden producir el fallo del filtro. Dado que el SLAM basado en el Filtro de Kalman Extendido es una las técnicas más utilizadas, se ha seleccionado en primer lugar cómo solución para el sistema de localización del robot, realizando una implementación en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados por software, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado considerando una disposición de ocho marcadores visuales que en todo momento proporcionan ocho medidas de distancia con ruido aleatorio equivalente al error del sensor visual real, y un modelo cinemático del robot que considera deslizamiento de las ruedas mediante ruido aleatorio. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-EKF presenta tendencia a corregir la localización obtenida mediante la odometría, pero no en suficiente cuantía para dar un resultado aceptable, sin conseguir una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. La conclusión obtenida tras la simulación ha sido que el algoritmo SLAMEKF proporciona inadecuada convergencia de precisión, debido a la alta incertidumbre en la odometría y a la alta incertidumbre en las medidas de posición de los marcadores proporcionadas por el sensor visual. Tras estos resultados, se ha buscado una solución alternativa. Partiendo de la idea subyacente en los Filtros de Partículas, se ha planteado sustituir las distribuciones de probabilidad gaussianas consideradas por el Filtro de Kalman Extendido, por distribuciones equi-probables que derivan en funciones binarias que representan intervalos de probabilidad no-nula. La aplicación de Filtro supone la superposición de todas las funciones de probabilidad no-nula disponibles, de modo que el resultado es el intervalo donde existe alguna probabilidad de la medida. Cómo la efectividad de este filtro aumenta con el número disponible de medidas, se ha propuesto obtener una medida de la localización del robot a partir de cada pareja de medidas disponibles de posición de los marcadores, haciendo uso de la Trilateración. SLAM mediante Trilateración Estadística (SLAM-ST) es como se ha denominado a esta solución propuesta en este trabajo fin de master. Al igual que con el algoritmo SLAM-EKF, ha sido realizada una implementación del algoritmo SLAM-ST en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado en las mismas condiciones y con las mismas consideraciones, para comparar con los resultados obtenidos con el algoritmo SLAM-EKF. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-ST presenta mayor tendencia que el algoritmo SLAM-EKF a corregir la localización obtenida mediante la odometría, de modo que se alcanza una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. Las conclusiones obtenidas tras la simulación han sido que, en condiciones de alta incertidumbre en la odometría y en la medida de posición de los marcadores respecto al robot, el algoritmo SLAM-ST proporciona mejores resultado que el algoritmo SLAM-EKF, y que la precisión conseguida sugiere la viabilidad de la implementación en el prototipo. La implementación del algoritmo SLAM-ST en el prototipo ha sido realizada en conjunción con la implementación del Sensor Visual Monocular, el Modelo de Odometría y el Control de Trayectoria. El Sensor Visual Monocular es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la posición con respecto al robot de los marcadores visuales externos, a partir de las imágenes obtenidas por las cámaras, mediante técnicas de procesamiento de imagen que permiten detectar e identificar los marcadores visuales que se hallen presentes en la imagen capturada, así como obtener las características visuales a partir de las cuales inferir la posición del marcador visual respecto a la cámara, mediante reconstrucción tridimensional monocular, basada en el conocimiento a-priori del tamaño real del mismo. Para tal fin, se ha utilizado el modelo matemático de cámara pin-hole, y se ha considerado las distorsiones de la cámara real mediante la calibración del sensor, en vez de utilizar la calibración de la imagen, tras comprobar el alto coste computacional que requiere la corrección de la imagen capturada, de modo que la corrección se realiza sobre las características visuales extraídas y no sobre la imagen completa. El Modelo de Odometría es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la estimación de movimiento incremental del robot en base a la información proporcionada por los sensores de odometría, típicamente los encoders de las ruedas. Por la tipología del robot utilizado en el prototipo, se ha utilizado un modelo cinemático de un robot tipo uniciclo y un modelo de odometría de un robot móvil de dos ruedas tipo diferencial, en el que la traslación y la rotación se determinan por la diferencia de velocidad de las ruedas motrices, considerando que no existe deslizamiento entre la rueda y el suelo. Sin embargo, el deslizamiento en las ruedas aparece como consecuencia de causas externas que se producen de manera inconstante durante el movimiento del robot que provocan insuficiente contacto de la rueda con el suelo por efectos dinámicos. Para mantener la validez del modelo de odometría en todas estas situaciones que producen deslizamiento, se ha considerado un modelo de incertidumbre basado en un ensayo representativo de las situaciones más habituales de deslizamiento. El Control de Trayectoria es el elemento encargado de proporcionar las órdenes de movimiento al robot móvil. El control implementado en el prototipo está basado en postura, utilizando como entrada la desviación en la posición y orientación respecto a una referencia de paso de la trayectoria. La localización del robot utilizada es siempre de la estimación proporcionada por el sistema SLAM y la trayectoria es planeada a partir del conocimiento del mapa de marcas visuales que limitan el espacio de trabajo, mapa proporcionado por el sistema SLAM. Las limitaciones del sensor visual embarcado en la velocidad de estabilización de la imagen capturada han conducido a que el control se haya implementado con la estrategia “mirar parado”, en la que la captación de imágenes se realiza en posición estática. Para evaluar el sistema de localización basado en visión del prototipo, se ha diseñado una prueba de validación que obtenga una medida cuantitativa de su comportamiento. La prueba consiste en la realización de forma completamente autónoma de la detección del espacio de trabajo, la planificación de una trayectoria de inspección que lo transite completamente, y la ejecución del recorrido de la misma, registrando simultáneamente la localización real del robot móvil junto con la localización proporcionada por el sistema SLAM Visual Monocular. Se han realizado varias ejecuciones de prueba de validación, siempre en las mismas condiciones iniciales de posición de marcadores visuales y localización del robot móvil, comprobando la repetitividad del ensayo. Los resultados presentados corresponden a la consideración de las medidas más pesimistas obtenidas tras el procesamiento del conjunto de medidas de todos los ensayos. Los resultados revelan que, considerando todo el espacio de trabajo, el error de posición, diferencia entre los valores de proporcionados por el sistema SLAM y los valores medidos de posición real, se encuentra en el entorno de la veintena de centímetros. Además, los valores de incertidumbre proporcionados por el sistema SLAM son, en todos los casos, superiores a este error. Estos resultados conducen a concluir que el sistema de localización basado en SLAM Visual, mediante un algoritmo de Trilateración Estadística, usando un sensor visual monocular y marcadores visuales externos, funciona, proporcionando la localización del robot móvil con respecto al sistema de referencia global inicial y un mapa de su situación de los marcadores visuales, con precisión limitada, pero con incertidumbre conservativa, al estar en todo momento el error real de localización por debajo del error estimado. Sin embargo, los resultados de precisión del sistema de localización no son suficientemente altos para cumplir con los requerimientos como solución robotizada aplicada a la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio. En este sentido, los resultados sugieren que la posible continuación de este trabajo en el futuro debe centrarse en la mejora de la precisión de localización del robot móvil, con líneas de trabajo encaminadas a mejorar el comportamiento dinámico del prototipo, en mejorar la precisión de las medidas de posición proporcionadas por el sensor visual y en optimizar el resultado del algoritmo SLAM. Algunas de estas líneas futuras podrían ser la utilización de plataformas robóticas de desarrollo alternativas, la exploración de técnicas de visión por computador complementarias, como la odometría visual, la visión omnidireccional, la visión estereoscópica o las técnicas de reconstrucción tridimensional densa a partir de captura monocular, y el análisis de algoritmos SLAM alternativos condicionado a disponer de una sustancial mejora de precisión en el modelo de odometría y en las medidas de posición de los marcadores.

Altered lymphocyte responses and cytokine production in mice deficient in the X-linked lymphoproliferative disease gene SH2D1A/DSHP/SAP

We have introduced a targeted mutation in SH2D1A/DSHP/SAP, the gene responsible for the human genetic disorder X-linked lymphoproliferative disease (XLP). SLAM-associated protein (SAP)-deficient mice had normal lymphocyte development, but on challenge with infectious agents, recapitulated features of XLP. Infection of SAP− mice with lymphocyte choriomeningitis virus (LCMV) or Toxoplasma gondii was associated with increased T cell activation and IFN-γ production, as well as a reduction of Ig-secreting cells. Anti-CD3-stimulated splenocytes from uninfected SAP− mice produced increased IFN-γ and decreased IL-4, findings supported by decreased serum IgE levels in vivo. The Th1 skewing of these animals suggests that cytokine misregulation may contribute to phenotypes associated with mutation of SH2D1A/SAP.

3D model based map building

Comunicación presentada en el IX Workshop de Agentes Físicos (WAF'2008), Vigo, 11-12 septiembre 2008.

Learning Probabilistic Features for Robotic Navigation Using Laser Sensors

SLAM is a popular task used by robots and autonomous vehicles to build a map of an unknown environment and, at the same time, to determine their location within the map. This paper describes a SLAM-based, probabilistic robotic system able to learn the essential features of different parts of its environment. Some previous SLAM implementations had computational complexities ranging from O(Nlog(N)) to O(N2), where N is the number of map features. Unlike these methods, our approach reduces the computational complexity to O(N) by using a model to fuse the information from the sensors after applying the Bayesian paradigm. Once the training process is completed, the robot identifies and locates those areas that potentially match the sections that have been previously learned. After the training, the robot navigates and extracts a three-dimensional map of the environment using a single laser sensor. Thus, it perceives different sections of its world. In addition, in order to make our system able to be used in a low-cost robot, low-complexity algorithms that can be easily implemented on embedded processors or microcontrollers are used.