Un nuovo algoritmo di Landing Detection per aeromobili quadri-rotore

In questa tesi si è realizzato un nuovo algoritmo di "Landing Detection",il quale utilizza i dati rilevati dall’accelerometro e dal giroscopio, situati all’interno dell’IMU (Inertial Measurement Unit), e i segnali PWM inviati ad i motori, rappresentati dai livelli dei canali di radiocomunicazione (RC).

Studio e implementazione di tecniche di Hand Eye Calibration di un Braccio Robotico

La tesi indaga il problema di calibrazione Hand Eye, ovvero la trasformazione geometrica fra i diversi sistemi di riferimento della camera e dell'attuatore del robot, presentando il problema ed analizzando le varie soluzioni proposte in letteratura. Viene infine presentata una implementazione realizzata in collaborazione con l'azienda SpecialVideo, implementata utilizzando l'algoritmo proposto da Konstantinos Daniilidis, il quale propone una formulazione del problema sfruttando l'utilizzo di quaternioni duali, risolvendo simultaneamente la parte rotatoria e traslatoria della trasformazione. Si conclude il lavoro con una analisi dell'efficacia del metodo implementato su dati simulati e proponendo eventuali estensioni, allo scopo di poter riutilizzare in futuro il lavoro svolto nel software aziendale, con dati reali e con diversi tipi di telecamere, principalmente camere lineari o laser.

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.

Implementazione di un algoritmo di navigazione autonoma di alto livello e sviluppo software di una Control Ground Station

Caratteristiche hardware di un rover terrestre (progetto SHERPA). Implementazione tramite il framework ROS di un algoritmo di alto livello di navigazione autonoma basato su due possibili algoritmi di basso livello: LOS (Lightweight Object Streaming developed by BlueBotics) o Navigation Stack. Sviluppo di una Control Ground Station (Java) basata su: protocollo SSH2 oppure sfruttando la libreria LOS.

Studio e implementazione di un algoritmo per il labeling di immagini

L’Image Labeling è una tecnica che si occupa di assegnare ad ogni pixel di un’immagine un valore, chiamato label (etichetta), in base a determinate caratteristiche dei punti vicini. Lo scopo del labeling è di semplificare e/o modificare la rappresentazione delle immagini al fine di ottenere qualcosa di più significativo e facile da analizzare.

Sviluppo e analisi di un algoritmo parallelo di riconoscimento di oggetti in immagini

Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.

Determinación de la precisión de DEMs generados con puntos digitalizados a partir de cartografía existente : relación con el algoritmo utilizado

La información básica sobre el relieve de cuencas hidrográficas, mediante metodologías analítico-descriptivas permite contar con los parámetros físicos necesarios para el estudio de los recursos naturales tales como manejo integrado de cuencas, impacto ambiental, degradación de suelos, deforestación, conservación de los recursos hídricos, entre otros. Todos estos procesos ligados a una fuerte componente espacial permiten el uso de sistemas de información geográfica. Los Modelos Digitales de Elevación (DEM) y sus derivados son un componente relevante de estas fuentes de datos. En este trabajo se planteó evaluar los DEMs, generados por captura indirecta de datos fuente, (puntos digitalizados sobre un plano, en formato papel, con curvas de nivel) para determinar si su calidad altimétrica varía con la resolución espacial del mismo (tamaño de grilla). Asimismo se evaluó la posible existencia de alguna interacción entre el software utilizado y los tamaños de grilla, que podría influir sobre la calidad altimétrica del DEM. Se concluyó que la resolución espacial afecta la calidad altimétrica del DEM. Se constató, asimismo, que es posible encontrar un tamaño de grilla ideal en cuanto a calidad altimétrica y peso informático del modelo digital de elevaciones generado. Respecto de la existencia de una interacción entre el tamaño de grilla y el software, que pudieran afectar la calidad de los modelos obtenidos en función de la metodología de adquisición de datos fuente, se demostró que existe esta posibilidad cuando la base de datos se genera a partir de puntos digitalizados.

Algoritmo para la atención odontológica del paciente discapacitado

Fil: Messa, L. M.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Odontología

Algoritmo Genético aplicado al problema de programación en procesos tecnológicos de maquinado con ambiente Flow Shop

Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en el siguiente trabajo se presenta una metaheurística basada en un algoritmo genético (AG), para resolver problemas de programación de tipo flow shop, con el objetivo de minimizar el tiempo de finalización de todos los trabajos, más conocido como makespan. Este problema, considerado de difícil solución, es típico de la optimización combinatoria y se presenta en talleres con tecnología de maquinado, donde existen máquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que tienen en común una misma ruta tecnológica (orden del proceso). La solución propuesta se probó con problemas clásicos publicados por otros autores, obteniéndose resultados satisfactorios en cuanto a la calidad de las soluciones encontradas y el tiempo de cómputo empleado.

Algoritmo genético aplicado a la programación en talleres de maquinado

En este trabajo se utiliza la metaheurística nombrada algoritmo genético, para dos variantes típicas de problemas de planificación presentes en un taller de maquinado de piezas: las variantes flujo general y flujo regular, y se ha seleccionado la minimización del tiempo de finalización de todos los trabajos o camino máximo, como objetivo a optimizar en un plan de trabajo. Este problema es considerado de difícil solución y es típico de la optimización combinatoria. Los resultados demuestran la calidad de las soluciones encontradas en correspondencia con el tiempo de cómputo empleado, al ser comparados con problemas clásicos reportados por otros autores. La representación propuesta de cada cromosoma genera el universo completo de soluciones factibles, donde es posible encontrar valores óptimos globales de solución y cumple con las restricciones del problema.

Algoritmo de control anticipatorio assisted-as-needed para neurorrehabilitación funcional de extremidad superior

Los dispositivos robóticos se están convirtiendo en una alternativa muy extendida a las terapias de neurorrehabilitación funcional tradicionales al ofrecer una práctica más intensiva sin incrementar el tiempo empleado en la supervisión por parte de los terapeutas especialistas. Por ello, este trabajo de investigación propone un algoritmo de control anticipatorio que, bajo el paradigma 'assisted-as-needed', proporcione a una ortesis robótica las capacidades de actuación necesarias para comportarse tal y como lo haría un terapeuta que proporciona una sesión de terapia manual. Dicho algoritmo de control ha sido validado mediante un simulador robótico obteniéndose resultados que demuestran su eficacia.

Nuevo algoritmo de generalización lineal y ortogonalización de construcciones en un entorno urbano.

Resumen: La generalización cartográfica es el proceso que permite la obtención de cartografía derivada a partir de la generada mediante el registro de información geográfica. Normalmente, la generalización implica una reducción de escala, aunque podría ser una reducción de la cantidad de información sin reducir la escala, debido a un cambio de objetivo de la cartografía. La dificultad de la generalización aumenta cuanto menor es la escala destino y mayor la diferencia entre ésta y la escala origen. Estas dificultades se concentran en aquellas entidades que representan objetos modificados por el hombre, es decir, principalmente en los núcleos urbanos, ya que deben preservar ciertas propiedades en su geometría una vez generalizados. En este artículo, se propone un algoritmo para la generalización lineal de núcleos urbanos, basándose en las características constructivas y relacionales de las edificaciones que los conforman. Abstract: Mapping generalization is the process which derived maps are obtained from others generated by recording geographic information. Usually, generalization involves a reduction of scale, although it could be a reduction in the amount of information without reducing the scale, due to a change in target mapping. The smaller target scale, the more difficult is the generalization. Also, the more difference between origin scale and target scale, the more difficult is the generalization. The difficulties are concentrated in entities that represent objects modified by man, mainly in urban areas, as they must preserve certain geometry properties once generalized. In this paper, an algorithm is proposed for linear generalization of urban areas, based on constructive and relational characteristics of the buildings that shape them.

Algoritmo para la clasificación de nubes de puntos LiDAR en entornos urbanos: discriminación entre vegetación y edificaciones.

Los sistemas de registro aerotransportados que utilizan láser (LiDAR) se están convirtiendo en el principal instrumental para la recogida de la información cartográfica debido, principalmente, a la gran densidad de puntos, precisión alcanzada y rapidez en la obtención de modelos digitales. Sin embargo, sería importante disponer de algoritmos que permitan filtrar la información, seleccionando aquellos puntos medidos en zonas deseadas. Cuando se miden zonas urbanas, los elementos más importantes son las edificaciones. Por ello, se propone un nuevo algoritmo que permite clasificar y diferenciar aquellos puntos medidos sobre edificios, extrayendo, como resultado, el límite exterior que definen, de tal forma que se podría calcular la zona edificada. Abstarct: Registration systems using airborne laser (LIDAR) are becoming the main device for the collection of cartographic information, mainly due to the high density of points, accuracy and rate achieved in obtaining digital models. However, it would be important to have algorithms that filter the information by selecting those points measured in targeted areas. When measuring urban areas, buildings are the most important objects. Therefore, a new algorithm is proposed to classify those measured points on buildings and to compute their outer boundaries, so the built up area can be computed.