Time pressure, social work stressors and blood pressure in a team of seven IT-workers during one week of intense work

Background. In the field of information technology (IT) time pressure is common. Working with tight deadlines together on the same task increases the risk of social stressors referring to tensions and conflicts at work. Purpose. This field study tested both the association of time pressure and social stressors with blood pressure during work. Method. Seven employees – staff of a small IT enterprise – participated in repeated ambulatory blood pressure measurements over the course of one week. Time pressure and social stressors at work were assessed by questionnaire at the beginning of the study. Results. Multilevel regression analyses of 138 samples revealed higher levels of time pressure to be related to marginally significant increases in mean arterial blood pressure at noon and in the afternoon. In addition, higher levels of social stressors at work were significantly associated to elevated mean arterial pressure in the afternoon. Conclusion. Findings support the view that threats to the social self play an important role in occupational health.

Range-based Weighted-likelihood Particle Filter for RSS-based Indoor Tracking

Attractive business cases in various application fields contribute to the sustained long-term interest in indoor localization and tracking by the research community. Location tracking is generally treated as a dynamic state estimation problem, consisting of two steps: (i) location estimation through measurement, and (ii) location prediction. For the estimation step, one of the most efficient and low-cost solutions is Received Signal Strength (RSS)-based ranging. However, various challenges - unrealistic propagation model, non-line of sight (NLOS), and multipath propagation - are yet to be addressed. Particle filters are a popular choice for dealing with the inherent non-linearities in both location measurements and motion dynamics. While such filters have been successfully applied to accurate, time-based ranging measurements, dealing with the more error-prone RSS based ranging is still challenging. In this work, we address the above issues with a novel, weighted likelihood, bootstrap particle filter for tracking via RSS-based ranging. Our filter weights the individual likelihoods from different anchor nodes exponentially, according to the ranging estimation. We also employ an improved propagation model for more accurate RSS-based ranging, which we suggested in recent work. We implemented and tested our algorithm in a passive localization system with IEEE 802.15.4 signals, showing that our proposed solution largely outperforms a traditional bootstrap particle filter.

Fine-grained indoor positioning and tracking systems

Indoor positioning has attracted considerable attention for decades due to the increasing demands for location based services. In the past years, although numerous methods have been proposed for indoor positioning, it is still challenging to find a convincing solution that combines high positioning accuracy and ease of deployment. Radio-based indoor positioning has emerged as a dominant method due to its ubiquitousness, especially for WiFi. RSSI (Received Signal Strength Indicator) has been investigated in the area of indoor positioning for decades. However, it is prone to multipath propagation and hence fingerprinting has become the most commonly used method for indoor positioning using RSSI. The drawback of fingerprinting is that it requires intensive labour efforts to calibrate the radio map prior to experiments, which makes the deployment of the positioning system very time consuming. Using time information as another way for radio-based indoor positioning is challenged by time synchronization among anchor nodes and timestamp accuracy. Besides radio-based positioning methods, intensive research has been conducted to make use of inertial sensors for indoor tracking due to the fast developments of smartphones. However, these methods are normally prone to accumulative errors and might not be available for some applications, such as passive positioning. This thesis focuses on network-based indoor positioning and tracking systems, mainly for passive positioning, which does not require the participation of targets in the positioning process. To achieve high positioning accuracy, we work on some information of radio signals from physical-layer processing, such as timestamps and channel information. The contributions in this thesis can be divided into two parts: time-based positioning and channel information based positioning. First, for time-based indoor positioning (especially for narrow-band signals), we address challenges for compensating synchronization offsets among anchor nodes, designing timestamps with high resolution, and developing accurate positioning methods. Second, we work on range-based positioning methods with channel information to passively locate and track WiFi targets. Targeting less efforts for deployment, we work on range-based methods, which require much less calibration efforts than fingerprinting. By designing some novel enhanced methods for both ranging and positioning (including trilateration for stationary targets and particle filter for mobile targets), we are able to locate WiFi targets with high accuracy solely relying on radio signals and our proposed enhanced particle filter significantly outperforms the other commonly used range-based positioning algorithms, e.g., a traditional particle filter, extended Kalman filter and trilateration algorithms. In addition to using radio signals for passive positioning, we propose a second enhanced particle filter for active positioning to fuse inertial sensor and channel information to track indoor targets, which achieves higher tracking accuracy than tracking methods solely relying on either radio signals or inertial sensors.

Applications for wireless sensor networks : tracking with binary proximity sensors

El interés cada vez mayor por las redes de sensores inalámbricos pueden ser entendido simplemente pensando en lo que esencialmente son: un gran número de pequeños nodos sensores autoalimentados que recogen información o detectan eventos especiales y se comunican de manera inalámbrica, con el objetivo final de entregar sus datos procesados a una estación base. Los nodos sensores están densamente desplegados dentro del área de interés, se pueden desplegar al azar y tienen capacidad de cooperación. Por lo general, estos dispositivos son pequeños y de bajo costo, de modo que pueden ser producidos y desplegados en gran numero aunque sus recursos en términos de energía, memoria, velocidad de cálculo y ancho de banda están enormemente limitados. Detección, tratamiento y comunicación son tres elementos clave cuya combinación en un pequeño dispositivo permite lograr un gran número de aplicaciones. Las redes de sensores proporcionan oportunidades sin fin, pero al mismo tiempo plantean retos formidables, tales como lograr el máximo rendimiento de una energía que es escasa y por lo general un recurso no renovable. Sin embargo, los recientes avances en la integración a gran escala, integrado de hardware de computación, comunicaciones, y en general, la convergencia de la informática y las comunicaciones, están haciendo de esta tecnología emergente una realidad. Del mismo modo, los avances en la nanotecnología están empezando a hacer que todo gire entorno a las redes de pequeños sensores y actuadores distribuidos. Hay diferentes tipos de sensores tales como sensores de presión, acelerómetros, cámaras, sensores térmicos o un simple micrófono. Supervisan las condiciones presentes en diferentes lugares tales como la temperatura, humedad, el movimiento, la luminosidad, presión, composición del suelo, los niveles de ruido, la presencia o ausencia de ciertos tipos de objetos, los niveles de tensión mecánica sobre objetos adheridos y las características momentáneas tales como la velocidad , la dirección y el tamaño de un objeto, etc. Se comprobara el estado de las Redes Inalámbricas de Sensores y se revisaran los protocolos más famosos. Así mismo, se examinara la identificación por radiofrecuencia (RFID) ya que se está convirtiendo en algo actual y su presencia importante. La RFID tiene un papel crucial que desempeñar en el futuro en el mundo de los negocios y los individuos por igual. El impacto mundial que ha tenido la identificación sin cables está ejerciendo fuertes presiones en la tecnología RFID, los servicios de investigación y desarrollo, desarrollo de normas, el cumplimiento de la seguridad y la privacidad y muchos más. Su potencial económico se ha demostrado en algunos países mientras que otros están simplemente en etapas de planificación o en etapas piloto, pero aun tiene que afianzarse o desarrollarse a través de la modernización de los modelos de negocio y aplicaciones para poder tener un mayor impacto en la sociedad. Las posibles aplicaciones de redes de sensores son de interés para la mayoría de campos. La monitorización ambiental, la guerra, la educación infantil, la vigilancia, la micro-cirugía y la agricultura son solo unos pocos ejemplos de los muchísimos campos en los que tienen cabida las redes mencionadas anteriormente. Estados Unidos de América es probablemente el país que más ha investigado en esta área por lo que veremos muchas soluciones propuestas provenientes de ese país. Universidades como Berkeley, UCLA (Universidad de California, Los Ángeles) Harvard y empresas como Intel lideran dichas investigaciones. Pero no solo EE.UU. usa e investiga las redes de sensores inalámbricos. La Universidad de Southampton, por ejemplo, está desarrollando una tecnología para monitorear el comportamiento de los glaciares mediante redes de sensores que contribuyen a la investigación fundamental en glaciología y de las redes de sensores inalámbricos. Así mismo, Coalesenses GmbH (Alemania) y Zurich ETH están trabajando en diversas aplicaciones para redes de sensores inalámbricos en numerosas áreas. Una solución española será la elegida para ser examinada más a fondo por ser innovadora, adaptable y polivalente. Este estudio del sensor se ha centrado principalmente en aplicaciones de tráfico, pero no se puede olvidar la lista de más de 50 aplicaciones diferentes que ha sido publicada por la firma creadora de este sensor específico. En la actualidad hay muchas tecnologías de vigilancia de vehículos, incluidos los sensores de bucle, cámaras de video, sensores de imagen, sensores infrarrojos, radares de microondas, GPS, etc. El rendimiento es aceptable, pero no suficiente, debido a su limitada cobertura y caros costos de implementación y mantenimiento, especialmente este ultimo. Tienen defectos tales como: línea de visión, baja exactitud, dependen mucho del ambiente y del clima, no se puede realizar trabajos de mantenimiento sin interrumpir las mediciones, la noche puede condicionar muchos de ellos, tienen altos costos de instalación y mantenimiento, etc. Por consiguiente, en las aplicaciones reales de circulación, los datos recibidos son insuficientes o malos en términos de tiempo real debido al escaso número de detectores y su costo. Con el aumento de vehículos en las redes viales urbanas las tecnologías de detección de vehículos se enfrentan a nuevas exigencias. Las redes de sensores inalámbricos son actualmente una de las tecnologías más avanzadas y una revolución en la detección de información remota y en las aplicaciones de recogida. Las perspectivas de aplicación en el sistema inteligente de transporte son muy amplias. Con este fin se ha desarrollado un programa de localización de objetivos y recuento utilizando una red de sensores binarios. Esto permite que el sensor necesite mucha menos energía durante la transmisión de información y que los dispositivos sean más independientes con el fin de tener un mejor control de tráfico. La aplicación se centra en la eficacia de la colaboración de los sensores en el seguimiento más que en los protocolos de comunicación utilizados por los nodos sensores. Las operaciones de salida y retorno en las vacaciones son un buen ejemplo de por qué es necesario llevar la cuenta de los coches en las carreteras. Para ello se ha desarrollado una simulación en Matlab con el objetivo localizar objetivos y contarlos con una red de sensores binarios. Dicho programa se podría implementar en el sensor que Libelium, la empresa creadora del sensor que se examinara concienzudamente, ha desarrollado. Esto permitiría que el aparato necesitase mucha menos energía durante la transmisión de información y los dispositivos sean más independientes. Los prometedores resultados obtenidos indican que los sensores de proximidad binarios pueden formar la base de una arquitectura robusta para la vigilancia de áreas amplias y para el seguimiento de objetivos. Cuando el movimiento de dichos objetivos es suficientemente suave, no tiene cambios bruscos de trayectoria, el algoritmo ClusterTrack proporciona un rendimiento excelente en términos de identificación y seguimiento de trayectorias los objetos designados como blancos. Este algoritmo podría, por supuesto, ser utilizado para numerosas aplicaciones y se podría seguir esta línea de trabajo para futuras investigaciones. No es sorprendente que las redes de sensores de binarios de proximidad hayan atraído mucha atención últimamente ya que, a pesar de la información mínima de un sensor de proximidad binario proporciona, las redes de este tipo pueden realizar un seguimiento de todo tipo de objetivos con la precisión suficiente. Abstract The increasing interest in wireless sensor networks can be promptly understood simply by thinking about what they essentially are: a large number of small sensing self-powered nodes which gather information or detect special events and communicate in a wireless fashion, with the end goal of handing their processed data to a base station. The sensor nodes are densely deployed inside the phenomenon, they deploy random and have cooperative capabilities. Usually these devices are small and inexpensive, so that they can be produced and deployed in large numbers, and so their resources in terms of energy, memory, computational speed and bandwidth are severely constrained. Sensing, processing and communication are three key elements whose combination in one tiny device gives rise to a vast number of applications. Sensor networks provide endless opportunities, but at the same time pose formidable challenges, such as the fact that energy is a scarce and usually non-renewable resource. However, recent advances in low power Very Large Scale Integration, embedded computing, communication hardware, and in general, the convergence of computing and communications, are making this emerging technology a reality. Likewise, advances in nanotechnology and Micro Electro-Mechanical Systems are pushing toward networks of tiny distributed sensors and actuators. There are different sensors such as pressure, accelerometer, camera, thermal, and microphone. They monitor conditions at different locations, such as temperature, humidity, vehicular movement, lightning condition, pressure, soil makeup, noise levels, the presence or absence of certain kinds of objects, mechanical stress levels on attached objects, the current characteristics such as speed, direction and size of an object, etc. The state of Wireless Sensor Networks will be checked and the most famous protocols reviewed. As Radio Frequency Identification (RFID) is becoming extremely present and important nowadays, it will be examined as well. RFID has a crucial role to play in business and for individuals alike going forward. The impact of ‘wireless’ identification is exerting strong pressures in RFID technology and services research and development, standards development, security compliance and privacy, and many more. The economic value is proven in some countries while others are just on the verge of planning or in pilot stages, but the wider spread of usage has yet to take hold or unfold through the modernisation of business models and applications. Possible applications of sensor networks are of interest to the most diverse fields. Environmental monitoring, warfare, child education, surveillance, micro-surgery, and agriculture are only a few examples. Some real hardware applications in the United States of America will be checked as it is probably the country that has investigated most in this area. Universities like Berkeley, UCLA (University of California, Los Angeles) Harvard and enterprises such as Intel are leading those investigations. But not just USA has been using and investigating wireless sensor networks. University of Southampton e.g. is to develop technology to monitor glacier behaviour using sensor networks contributing to fundamental research in glaciology and wireless sensor networks. Coalesenses GmbH (Germany) and ETH Zurich are working in applying wireless sensor networks in many different areas too. A Spanish solution will be the one examined more thoroughly for being innovative, adaptable and multipurpose. This study of the sensor has been focused mainly to traffic applications but it cannot be forgotten the more than 50 different application compilation that has been published by this specific sensor’s firm. Currently there are many vehicle surveillance technologies including loop sensors, video cameras, image sensors, infrared sensors, microwave radar, GPS, etc. The performance is acceptable but not sufficient because of their limited coverage and expensive costs of implementation and maintenance, specially the last one. They have defects such as: line-ofsight, low exactness, depending on environment and weather, cannot perform no-stop work whether daytime or night, high costs for installation and maintenance, etc. Consequently, in actual traffic applications the received data is insufficient or bad in terms of real-time owed to detector quantity and cost. With the increase of vehicle in urban road networks, the vehicle detection technologies are confronted with new requirements. Wireless sensor network is the state of the art technology and a revolution in remote information sensing and collection applications. It has broad prospect of application in intelligent transportation system. An application for target tracking and counting using a network of binary sensors has been developed. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices in order to have a better traffic control. The application is focused on the efficacy of collaborative tracking rather than on the communication protocols used by the sensor nodes. Holiday crowds are a good case in which it is necessary to keep count of the cars on the roads. To this end a Matlab simulation has been produced for target tracking and counting using a network of binary sensors that e.g. could be implemented in Libelium’s solution. Libelium is the enterprise that has developed the sensor that will be deeply examined. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices. The promising results obtained indicate that binary proximity sensors can form the basis for a robust architecture for wide area surveillance and tracking. When the target paths are smooth enough ClusterTrack particle filter algorithm gives excellent performance in terms of identifying and tracking different target trajectories. This algorithm could, of course, be used for different applications and that could be done in future researches. It is not surprising that binary proximity sensor networks have attracted a lot of attention lately. Despite the minimal information a binary proximity sensor provides, networks of these sensing modalities can track all kinds of different targets classes accurate enough.

Energy payback time of grid connected pv systems: comparison between tracking and fixed systems

A review of existing studies about LCA of PV systems has been carried out. The data from this review have been completed with our own figures in order to calculate the Energy Payback Time of double and horizontal axis tracking and fixed systems. The results of this metric span from 2 to 5 years for the latitude and global irradiation ranges of the geographical area comprised between −10◦ to 10◦ of longitude, and 30◦ to 45◦ of latitude. With the caution due to the uncertainty of the sources of information, these results mean that a GCPVS is able to produce back the energy required for its existence from 6 to 15 times during a life cycle of 30 years. When comparing tracking and fixed systems, the great importance of the PV generator makes advisable to dedicate more energy to some components of the system in order to increase the productivity and to obtain a higher performance of the component with the highest energy requirement. Both double axis and horizontal axis trackers follow this way, requiring more energy in metallic structure, foundations and wiring, but this higher contribution is widely compensated by the improved productivity of the system.

Visual Tracking, Pose Estimation, and Control for Aerial Vehicles

El principal objetivo de esta tesis es dotar a los vehículos aéreos no tripulados (UAVs, por sus siglas en inglés) de una fuente de información adicional basada en visión. Esta fuente de información proviene de cámaras ubicadas a bordo de los vehículos o en el suelo. Con ella se busca que los UAVs realicen tareas de aterrizaje o inspección guiados por visión, especialmente en aquellas situaciones en las que no haya disponibilidad de estimar la posición del vehículo con base en GPS, cuando las estimaciones de GPS no tengan la suficiente precisión requerida por las tareas a realizar, o cuando restricciones de carga de pago impidan añadir sensores a bordo de los vehículos. Esta tesis trata con tres de las principales áreas de la visión por computador: seguimiento visual y estimación visual de la pose (posición y orientación), que a su vez constituyen la base de la tercera, denominada control servo visual, que en nuestra aplicación se enfoca en el empleo de información visual para controlar los UAVs. Al respecto, esta tesis se ocupa de presentar propuestas novedosas que permitan solucionar problemas relativos al seguimiento de objetos mediante cámaras ubicadas a bordo de los UAVs, se ocupa de la estimación de la pose de los UAVs basada en información visual obtenida por cámaras ubicadas en el suelo o a bordo, y también se ocupa de la aplicación de las técnicas propuestas para solucionar diferentes problemas, como aquellos concernientes al seguimiento visual para tareas de reabastecimiento autónomo en vuelo o al aterrizaje basado en visión, entre otros. Las diversas técnicas de visión por computador presentadas en esta tesis se proponen con el fin de solucionar dificultades que suelen presentarse cuando se realizan tareas basadas en visión con UAVs, como las relativas a la obtención, en tiempo real, de estimaciones robustas, o como problemas generados por vibraciones. Los algoritmos propuestos en esta tesis han sido probados con información de imágenes reales obtenidas realizando pruebas on-line y off-line. Diversos mecanismos de evaluación han sido empleados con el propósito de analizar el desempeño de los algoritmos propuestos, entre los que se incluyen datos simulados, imágenes de vuelos reales, estimaciones precisas de posición empleando el sistema VICON y comparaciones con algoritmos del estado del arte. Los resultados obtenidos indican que los algoritmos de visión por computador propuestos tienen un desempeño que es comparable e incluso mejor al de algoritmos que se encuentran en el estado del arte. Los algoritmos propuestos permiten la obtención de estimaciones robustas en tiempo real, lo cual permite su uso en tareas de control visual. El desempeño de estos algoritmos es apropiado para las exigencias de las distintas aplicaciones examinadas: reabastecimiento autónomo en vuelo, aterrizaje y estimación del estado del UAV. Abstract The main objective of this thesis is to provide Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with an additional vision-based source of information extracted by cameras located either on-board or on the ground, in order to allow UAVs to develop visually guided tasks, such as landing or inspection, especially in situations where GPS information is not available, where GPS-based position estimation is not accurate enough for the task to develop, or where payload restrictions do not allow the incorporation of additional sensors on-board. This thesis covers three of the main computer vision areas: visual tracking and visual pose estimation, which are the bases the third one called visual servoing, which, in this work, focuses on using visual information to control UAVs. In this sense, the thesis focuses on presenting novel solutions for solving the tracking problem of objects when using cameras on-board UAVs, on estimating the pose of the UAVs based on the visual information collected by cameras located either on the ground or on-board, and also focuses on applying these proposed techniques for solving different problems, such as visual tracking for aerial refuelling or vision-based landing, among others. The different computer vision techniques presented in this thesis are proposed to solve some of the frequently problems found when addressing vision-based tasks in UAVs, such as obtaining robust vision-based estimations at real-time frame rates, and problems caused by vibrations, or 3D motion. All the proposed algorithms have been tested with real-image data in on-line and off-line tests. Different evaluation mechanisms have been used to analyze the performance of the proposed algorithms, such as simulated data, images from real-flight tests, publicly available datasets, manually generated ground truth data, accurate position estimations using a VICON system and a robotic cell, and comparison with state of the art algorithms. Results show that the proposed computer vision algorithms obtain performances that are comparable to, or even better than, state of the art algorithms, obtaining robust estimations at real-time frame rates. This proves that the proposed techniques are fast enough for vision-based control tasks. Therefore, the performance of the proposed vision algorithms has shown to be of a standard appropriate to the different explored applications: aerial refuelling and landing, and state estimation. It is noteworthy that they have low computational overheads for vision systems.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Real-time bilateral control of a nonlinear teleoperation system

In this work, we study the bilateral control of a nonlinear teleoperator system with constant delay, proposes a control strategy by state convergence, which directly connect the local and remote manipulator through feedback signals of position and speed. The control signal allows the remote manipulator follow the local manipulator through the state convergence even if it has a delay in the communication channel. The bilateral control of the teleoperator system considers the case when the human operator applies a constant force on the local manipulator and when the interaction of the remote manipulator with the environment is considered passive. The stability analysis is performed using functional of Lyapunov-Krasovskii, it showed that using a control algorithm by state convergence for the case with constant delay, the nonlinear local and remote teleoperation system is asymptotically stable, also speeds converge to zero and position tracking is achieved.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Time-resolved evolution of coherent structures in turbulent channels

El objetivo de esta tesis es estudiar la dinámica de la capa logarítmica de flujos turbulentos de pared. En concreto, proponemos un nuevo modelo estructural utilizando diferentes tipos de estructuras coherentes: sweeps, eyecciones, grupos de vorticidad y streaks. La herramienta utilizada es la simulación numérica directa de canales turbulentos. Desde los primeros trabajos de Theodorsen (1952), las estructuras coherentes han jugado un papel fundamental para entender la organización y dinámica de los flujos turbulentos. A día de hoy, datos procedentes de simulaciones numéricas directas obtenidas en instantes no contiguos permiten estudiar las propiedades fundamentales de las estructuras coherentes tridimensionales desde un punto de vista estadístico. Sin embargo, la dinámica no puede ser entendida en detalle utilizando sólo instantes aislados en el tiempo, sino que es necesario seguir de forma continua las estructuras. Aunque existen algunos estudios sobre la evolución temporal de las estructuras más pequeñas a números de Reynolds moderados, por ejemplo Robinson (1991), todavía no se ha realizado un estudio completo a altos números de Reynolds y para todas las escalas presentes de la capa logarítmica. El objetivo de esta tesis es llevar a cabo dicho análisis. Los problemas más interesantes los encontramos en la región logarítmica, donde residen las cascadas de vorticidad, energía y momento. Existen varios modelos que intentan explicar la organización de los flujos turbulentos en dicha región. Uno de los más extendidos fue propuesto por Adrian et al. (2000) a través de observaciones experimentales y considerando como elemento fundamental paquetes de vórtices con forma de horquilla que actúan de forma cooperativa para generar rampas de bajo momento. Un modelo alternativo fué ideado por del Álamo & Jiménez (2006) utilizando datos numéricos. Basado también en grupos de vorticidad, planteaba un escenario mucho más desorganizado y con estructuras sin forma de horquilla. Aunque los dos modelos son cinemáticamente similares, no lo son desde el punto de vista dinámico, en concreto en lo que se refiere a la importancia que juega la pared en la creación y vida de las estructuras. Otro punto importante aún sin resolver se refiere al modelo de cascada turbulenta propuesto por Kolmogorov (1941b), y su relación con estructuras coherentes medibles en el flujo. Para dar respuesta a las preguntas anteriores, hemos desarrollado un nuevo método que permite seguir estructuras coherentes en el tiempo y lo hemos aplicado a simulaciones numéricas de canales turbulentos con números de Reynolds lo suficientemente altos como para tener un rango de escalas no trivial y con dominios computacionales lo suficientemente grandes como para representar de forma correcta la dinámica de la capa logarítmica. Nuestros esfuerzos se han desarrollado en cuatro pasos. En primer lugar, hemos realizado una campaña de simulaciones numéricas directas a diferentes números de Reynolds y tamaños de cajas para evaluar el efecto del dominio computacional en las estadísticas de primer orden y el espectro. A partir de los resultados obtenidos, hemos concluido que simulaciones con cajas de longitud 2vr y ancho vr veces la semi-altura del canal son lo suficientemente grandes para reproducir correctamente las interacciones entre estructuras coherentes de la capa logarítmica y el resto de escalas. Estas simulaciones son utilizadas como punto de partida en los siguientes análisis. En segundo lugar, las estructuras coherentes correspondientes a regiones con esfuerzos de Reynolds tangenciales intensos (Qs) en un canal turbulento han sido estudiadas extendiendo a tres dimensiones el análisis de cuadrantes, con especial énfasis en la capa logarítmica y la región exterior. Las estructuras coherentes han sido identificadas como regiones contiguas del espacio donde los esfuerzos de Reynolds tangenciales son más intensos que un cierto nivel. Los resultados muestran que los Qs separados de la pared están orientados de forma isótropa y su contribución neta al esfuerzo de Reynolds medio es nula. La mayor contribución la realiza una familia de estructuras de mayor tamaño y autosemejantes cuya parte inferior está muy cerca de la pared (ligada a la pared), con una geometría compleja y dimensión fractal « 2. Estas estructuras tienen una forma similar a una ‘esponja de placas’, en comparación con los grupos de vorticidad que tienen forma de ‘esponja de cuerdas’. Aunque el número de objetos decae al alejarnos de la pared, la fracción de esfuerzos de Reynolds que contienen es independiente de su altura, y gran parte reside en unas pocas estructuras que se extienden más allá del centro del canal, como en las grandes estructuras propuestas por otros autores. Las estructuras dominantes en la capa logarítmica son parejas de sweeps y eyecciones uno al lado del otro y con grupos de vorticidad asociados que comparten las dimensiones y esfuerzos con los remolinos ligados a la pared propuestos por Townsend. En tercer lugar, hemos estudiado la evolución temporal de Qs y grupos de vorticidad usando las simulaciones numéricas directas presentadas anteriormente hasta números de Reynolds ReT = 4200 (Reynolds de fricción). Las estructuras fueron identificadas siguiendo el proceso descrito en el párrafo anterior y después seguidas en el tiempo. A través de la interseción geométrica de estructuras pertenecientes a instantes de tiempo contiguos, hemos creado gratos de conexiones temporales entre todos los objetos y, a partir de ahí, definido ramas primarias y secundarias, de tal forma que cada rama representa la evolución temporal de una estructura coherente. Una vez que las evoluciones están adecuadamente organizadas, proporcionan toda la información necesaria para caracterizar la historia de las estructuras desde su nacimiento hasta su muerte. Los resultados muestran que las estructuras nacen a todas las distancias de la pared, pero con mayor probabilidad cerca de ella, donde la cortadura es más intensa. La mayoría mantienen tamaños pequeños y no viven mucho tiempo, sin embargo, existe una familia de estructuras que crecen lo suficiente como para ligarse a la pared y extenderse a lo largo de la capa logarítmica convirtiéndose en las estructuras observas anteriormente y descritas por Townsend. Estas estructuras son geométricamente autosemejantes con tiempos de vida proporcionales a su tamaño. La mayoría alcanzan tamaños por encima de la escala de Corrsin, y por ello, su dinámica está controlada por la cortadura media. Los resultados también muestran que las eyecciones se alejan de la pared con velocidad media uT (velocidad de fricción) y su base se liga a la pared muy rápidamente al inicio de sus vidas. Por el contrario, los sweeps se mueven hacia la pared con velocidad -uT y se ligan a ella más tarde. En ambos casos, los objetos permanecen ligados a la pared durante 2/3 de sus vidas. En la dirección de la corriente, las estructuras se desplazan a velocidades cercanas a la convección media del flujo y son deformadas por la cortadura. Finalmente, hemos interpretado la cascada turbulenta, no sólo como una forma conceptual de organizar el flujo, sino como un proceso físico en el cual las estructuras coherentes se unen y se rompen. El volumen de una estructura cambia de forma suave, cuando no se une ni rompe, o lo hace de forma repentina en caso contrario. Los procesos de unión y rotura pueden entenderse como una cascada directa (roturas) o inversa (uniones), siguiendo el concepto de cascada de remolinos ideado por Richardson (1920) y Obukhov (1941). El análisis de los datos muestra que las estructuras con tamaños menores a 30η (unidades de Kolmogorov) nunca se unen ni rompen, es decir, no experimentan el proceso de cascada. Por el contrario, aquellas mayores a 100η siempre se rompen o unen al menos una vez en su vida. En estos casos, el volumen total ganado y perdido es una fracción importante del volumen medio de la estructura implicada, con una tendencia ligeramente mayor a romperse (cascada directa) que a unirse (cascade inversa). La mayor parte de interacciones entre ramas se debe a roturas o uniones de fragmentos muy pequeños en la escala de Kolmogorov con estructuras más grandes, aunque el efecto de fragmentos de mayor tamaño no es despreciable. También hemos encontrado que las roturas tienen a ocurrir al final de la vida de la estructura y las uniones al principio. Aunque los resultados para la cascada directa e inversa no son idénticos, son muy simétricos, lo que sugiere un alto grado de reversibilidad en el proceso de cascada. ABSTRACT The purpose of the present thesis is to study the dynamics of the logarithmic layer of wall-bounded turbulent flows. Specifically, to propose a new structural model based on four different coherent structures: sweeps, ejections, clusters of vortices and velocity streaks. The tool used is the direct numerical simulation of time-resolved turbulent channels. Since the first work by Theodorsen (1952), coherent structures have played an important role in the understanding of turbulence organization and its dynamics. Nowadays, data from individual snapshots of direct numerical simulations allow to study the threedimensional statistical properties of those objects, but their dynamics can only be fully understood by tracking them in time. Although the temporal evolution has already been studied for small structures at moderate Reynolds numbers, e.g., Robinson (1991), a temporal analysis of three-dimensional structures spanning from the smallest to the largest scales across the logarithmic layer has yet to be performed and is the goal of the present thesis. The most interesting problems lie in the logarithmic region, which is the seat of cascades of vorticity, energy, and momentum. Different models involving coherent structures have been proposed to represent the organization of wall-bounded turbulent flows in the logarithmic layer. One of the most extended ones was conceived by Adrian et al. (2000) and built on packets of hairpins that grow from the wall and work cooperatively to gen- ´ erate low-momentum ramps. A different view was presented by del Alamo & Jim´enez (2006), who extracted coherent vortical structures from DNSs and proposed a less organized scenario. Although the two models are kinematically fairly similar, they have important dynamical differences, mostly regarding the relevance of the wall. Another open question is whether such a model can be used to explain the cascade process proposed by Kolmogorov (1941b) in terms of coherent structures. The challenge would be to identify coherent structures undergoing a turbulent cascade that can be quantified. To gain a better insight into the previous questions, we have developed a novel method to track coherent structures in time, and used it to characterize the temporal evolutions of eddies in turbulent channels with Reynolds numbers high enough to include a non-trivial range of length scales, and computational domains sufficiently long and wide to reproduce correctly the dynamics of the logarithmic layer. Our efforts have followed four steps. First, we have conducted a campaign of direct numerical simulations of turbulent channels at different Reynolds numbers and box sizes, and assessed the effect of the computational domain in the one-point statistics and spectra. From the results, we have concluded that computational domains with streamwise and spanwise sizes 2vr and vr times the half-height of the channel, respectively, are large enough to accurately capture the dynamical interactions between structures in the logarithmic layer and the rest of the scales. These simulations are used in the subsequent chapters. Second, the three-dimensional structures of intense tangential Reynolds stress in plane turbulent channels (Qs) have been studied by extending the classical quadrant analysis to three dimensions, with emphasis on the logarithmic and outer layers. The eddies are identified as connected regions of intense tangential Reynolds stress. Qs are then classified according to their streamwise and wall-normal fluctuating velocities as inward interactions, outward interactions, sweeps and ejections. It is found that wall-detached Qs are isotropically oriented background stress fluctuations, common to most turbulent flows, and do not contribute to the mean stress. Most of the stress is carried by a selfsimilar family of larger wall-attached Qs, increasingly complex away from the wall, with fractal dimensions « 2. They have shapes similar to ‘sponges of flakes’, while vortex clusters resemble ‘sponges of strings’. Although their number decays away from the wall, the fraction of the stress that they carry is independent of their heights, and a substantial part resides in a few objects extending beyond the centerline, reminiscent of the very large scale motions of several authors. The predominant logarithmic-layer structures are sideby- side pairs of sweeps and ejections, with an associated vortex cluster, and dimensions and stresses similar to Townsend’s conjectured wall-attached eddies. Third, the temporal evolution of Qs and vortex clusters are studied using time-resolved DNS data up to ReT = 4200 (friction Reynolds number). The eddies are identified following the procedure presented above, and then tracked in time. From the geometric intersection of structures in consecutive fields, we have built temporal connection graphs of all the objects, and defined main and secondary branches in a way that each branch represents the temporal evolution of one coherent structure. Once these evolutions are properly organized, they provide the necessary information to characterize eddies from birth to death. The results show that the eddies are born at all distances from the wall, although with higher probability near it, where the shear is strongest. Most of them stay small and do not last for long times. However, there is a family of eddies that become large enough to attach to the wall while they reach into the logarithmic layer, and become the wall-attached structures previously observed in instantaneous flow fields. They are geometrically self-similar, with sizes and lifetimes proportional to their distance from the wall. Most of them achieve lengths well above the Corrsin’ scale, and hence, their dynamics are controlled by the mean shear. Eddies associated with ejections move away from the wall with an average velocity uT (friction velocity), and their base attaches very fast at the beginning of their lives. Conversely, sweeps move towards the wall at -uT, and attach later. In both cases, they remain attached for 2/3 of their lives. In the streamwise direction, eddies are advected and deformed by the local mean velocity. Finally, we interpret the turbulent cascade not only as a way to conceptualize the flow, but as an actual physical process in which coherent structures merge and split. The volume of an eddy can change either smoothly, when they are not merging or splitting, or through sudden changes. The processes of merging and splitting can be thought of as a direct (when splitting) or an inverse (when merging) cascade, following the ideas envisioned by Richardson (1920) and Obukhov (1941). It is observed that there is a minimum length of 30η (Kolmogorov units) above which mergers and splits begin to be important. Moreover, all eddies above 100η split and merge at least once in their lives. In those cases, the total volume gained and lost is a substantial fraction of the average volume of the structure involved, with slightly more splits (direct cascade) than mergers. Most branch interactions are found to be the shedding or absorption of Kolmogorov-scale fragments by larger structures, but more balanced splits or mergers spanning a wide range of scales are also found to be important. The results show that splits are more probable at the end of the life of the eddy, while mergers take place at the beginning of the life. Although the results for the direct and the inverse cascades are not identical, they are found to be very symmetric, which suggests a high degree of reversibility of the cascade process.

Real time motion estimation using a neural architecture implemented on GPUs

This work describes a neural network based architecture that represents and estimates object motion in videos. This architecture addresses multiple computer vision tasks such as image segmentation, object representation or characterization, motion analysis and tracking. The use of a neural network architecture allows for the simultaneous estimation of global and local motion and the representation of deformable objects. This architecture also avoids the problem of finding corresponding features while tracking moving objects. Due to the parallel nature of neural networks, the architecture has been implemented on GPUs that allows the system to meet a set of requirements such as: time constraints management, robustness, high processing speed and re-configurability. Experiments are presented that demonstrate the validity of our architecture to solve problems of mobile agents tracking and motion analysis.

Active Visual Features Based on Events to Guide Robot Manipulators in Tracking Tasks

Traditional visual servoing systems do not deal with the topic of moving objects tracking. When these systems are employed to track a moving object, depending on the object velocity, visual features can go out of the image, causing the fail of the tracking task. This occurs specially when the object and the robot are both stopped and then the object starts the movement. In this work, we have employed a retina camera based on Address Event Representation (AER) in order to use events as input in the visual servoing system. The events launched by the camera indicate a pixel movement. Event visual information is processed only at the moment it occurs, reducing the response time of visual servoing systems when they are used to track moving objects.