Homography-based ground plane detection using a single on-board camera

This study presents a robust method for ground plane detection in vision-based systems with a non-stationary camera. The proposed method is based on the reliable estimation of the homography between ground planes in successive images. This homography is computed using a feature matching approach, which in contrast to classical approaches to on-board motion estimation does not require explicit ego-motion calculation. As opposed to it, a novel homography calculation method based on a linear estimation framework is presented. This framework provides predictions of the ground plane transformation matrix that are dynamically updated with new measurements. The method is specially suited for challenging environments, in particular traffic scenarios, in which the information is scarce and the homography computed from the images is usually inaccurate or erroneous. The proposed estimation framework is able to remove erroneous measurements and to correct those that are inaccurate, hence producing a reliable homography estimate at each instant. It is based on the evaluation of the difference between the predicted and the observed transformations, measured according to the spectral norm of the associated matrix of differences. Moreover, an example is provided on how to use the information extracted from ground plane estimation to achieve object detection and tracking. The method has been successfully demonstrated for the detection of moving vehicles in traffic environments.

Herramientas para la Docencia en Automática Orientadas hacia la Metodología ECTS

En los últimos años se han desarrollado una amplia variedad de herramientas educativas para la docencia. En especial, los laboratorios virtuales y remotos, como medios de educación, se van imponiendo en varios campos de la docencia. La teoría de control no está ajena a este desarrollo y son cada día más las universidades que implementan estas herramientas con el objetivo de optimizar sus recursos. Por ello, en esta tesis, se realiza un análisis de varias de las plataformas de laboratorios virtuales y remotos actuales. Este estudio sirvió de base para la implementación del Sistema de Laboratorios a Distancia (SLD). El Sistema de Laboratorios a Distancia tiene como ventajas fundamentales la independencia entre las estaciones de trabajo y el servidor, lo que permite que se puedan compartir recursos entre lugares distantes, a través de Internet. Además, la posibilidad de tener más de una estación de trabajo, con la misma práctica, controladas por el mismo servidor, lo que le brinda un mayor paralelismo. Por último, mencionar el hecho de permitir la realización de prácticas en tiempo real. En esta tesis se detalla la implementación de las prácticas remotas para el Sistema de Laboratorios a Distancia usadas en la asignatura de Regulación Automática durante los cursos 2008-2009 al 2010-2011. Estas prácticas fueron utilizadas, además de para las actividades prácticas de laboratorio, en el desarrollo de un proyecto de control, actividad ejecutada por los alumnos con un alto valor formativo. También se describen los trabajos prácticos desarrollados en el curso mediante el uso de AulaWeb. Se propone una metodología que se nutre de los resultados de cada curso con vistas a su mejoramiento. La realización de prácticas de forma presencial y remota permite combinar las ventajas de ambos métodos. La realización presencial de prácticas en el laboratorio tiene un gran valor formativo para los alumnos, permitiéndole conocer y manipular los equipos físicos con los que trabaja. Una vez que el alumno está familiarizado con los sistemas que utiliza puede trabajar con ellos a distancia, con las ventajas que ello conlleva de puesta a punto de los equipos y optimización de los recursos. El tiempo efectivo de uso de los sistemas físicos suele ser reducido, ya que la programación y captura de datos suele requerir entre 10 y 20 minutos. La realización de trabajos a distancia ahorra tiempo para el alumno a la vez que favorece el uso compartido de recursos. Otro aspecto de interés que surge al realizar actividades remotas es que no se limita el tiempo de utilización de los equipos, los alumnos pueden manipularlos sin restricciones de tiempo hasta que consideren que han alcanzado los objetivos deseados. La metodología aplicada permite la adquisición de competencias en los alumnos, específicamente las competencias para diseñar y ejecutar experimentos de control; así como analizar críticamente sus resultados. Todo desde un punto de vista de trabajo en equipo, y de forma colaborativa haciendo uso de las herramientas educativas AulaWeb y el Sistema de Laboratorios a Distancia (SLD) para la implementación de los experimentos remotos sobre equipos reales. Esta tesis se ajusta y da respuesta a los objetivos definidos como prioritarios por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid en sus líneas de prioritarias para la Innovación Educativa. De igual forma cumple con el modelo educativo de la Universidad Politécnica de Madrid (Plan de eficiencia educativa), así como con las recomendaciones sobre competencias del Consejo de Acreditación de Ingeniería y Tecnología (Accreditation Board for Engineering and Technology, ABET). Se analizan los datos recogidos mediante la observación participante, las encuestas y las entrevistas grupales por cada curso académico en los que se realizó la investigación, y se proponen los cambios y mejoras para el próximo período académico. De igual forma se exponen los resultados de los alumnos en los tres cursos que duró la investigación. Esta investigación se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de Innovación Educativa financiados por la Universidad Politécnica de Madrid. Además, ha formado parte del Programa de Cooperación Universitaria Institucional (IUC) de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV) con el Consejo de Universidades Flamencas (VLIR).

Sharing Human-Generated Observations by Integrating HMI and the Semantic Sensor Web

Current “Internet of Things” concepts point to a future where connected objects gather meaningful information about their environment and share it with other objects and people. In particular, objects embedding Human Machine Interaction (HMI), such as mobile devices and, increasingly, connected vehicles, home appliances, urban interactive infrastructures, etc., may not only be conceived as sources of sensor information, but, through interaction with their users, they can also produce highly valuable context-aware human-generated observations. We believe that the great promise offered by combining and sharing all of the different sources of information available can be realized through the integration of HMI and Semantic Sensor Web technologies. This paper presents a technological framework that harmonizes two of the most influential HMI and Sensor Web initiatives: the W3C’s Multimodal Architecture and Interfaces (MMI) and the Open Geospatial Consortium (OGC) Sensor Web Enablement (SWE) with its semantic extension, respectively. Although the proposed framework is general enough to be applied in a variety of connected objects integrating HMI, a particular development is presented for a connected car scenario where drivers’ observations about the traffic or their environment are shared across the Semantic Sensor Web. For implementation and evaluation purposes an on-board OSGi (Open Services Gateway Initiative) architecture was built, integrating several available HMI, Sensor Web and Semantic Web technologies. A technical performance test and a conceptual validation of the scenario with potential users are reported, with results suggesting the approach is sound

Analysis of frame-compatible subsampling structures for efficient 3DTV broadcast

The evolution of the television market is led by 3DTV technology, and this tendency can accelerate during the next years according to expert forecasts. However, 3DTV delivery by broadcast networks is not currently developed enough, and acts as a bottleneck for the complete deployment of the technology. Thus, increasing interest is dedicated to ste-reo 3DTV formats compatible with current HDTV video equipment and infrastructure, as they may greatly encourage 3D acceptance. In this paper, different subsampling schemes for HDTV compatible transmission of both progressive and interlaced stereo 3DTV are studied and compared. The frequency characteristics and preserved frequency content of each scheme are analyzed, and a simple interpolation filter is specially designed. Finally, the advantages and disadvantages of the different schemes and filters are evaluated through quality testing on several progressive and interlaced video sequences.

Kernel bandwidth estimation for moving object detection in non-stabilized cameras

The evolution of the television market is led by 3DTV technology, and this tendency can accelerate during the next years according to expert forecasts. However, 3DTV delivery by broadcast networks is not currently developed enough, and acts as a bottleneck for the complete deployment of the technology. Thus, increasing interest is dedicated to ste-reo 3DTV formats compatible with current HDTV video equipment and infrastructure, as they may greatly encourage 3D acceptance. In this paper, different subsampling schemes for HDTV compatible transmission of both progressive and interlaced stereo 3DTV are studied and compared. The frequency characteristics and preserved frequency content of each scheme are analyzed, and a simple interpolation filter is specially designed. Finally, the advantages and disadvantages of the different schemes and filters are evaluated through quality testing on several progressive and interlaced video sequences.

Heart Failure Monitoring System Based on Wearable and Information Technologies

In Europe, Cardiovascular Diseases (CVD) are the leading source of death, causing 45% of all deceases. Besides, Heart Failure, the paradigm of CVD, mainly affects people older than 65. In the current aging society, the European MyHeart Project was created, whose mission is to empower citizens to fight CVD by leading a preventive lifestyle and being able to be diagnosed at an early stage. This paper presents the development of a Heart Failure Management System, based on daily monitoring of Vital Body Signals, with wearable and mobile technologies, for the continuous assessment of this chronic disease. The System makes use of the latest technologies for monitoring heart condition, both with wearable garments (e.g. for measuring ECG and Respiration); and portable devices (such as Weight Scale and Blood Pressure Cuff) both with Bluetooth capabilities

In-loop Feature Tracking for Structure and Motion with Out-of-core Optimization

In this paper, a novel and approach for obtaining 3D models from video sequences captured with hand-held cameras is addressed. We define a pipeline that robustly deals with different types of sequences and acquiring devices. Our system follows a divide and conquer approach: after a frame decimation that pre-conditions the input sequence, the video is split into short-length clips. This allows to parallelize the reconstruction step which translates into a reduction in the amount of computational resources required. The short length of the clips allows an intensive search for the best solution at each step of reconstruction which robustifies the system. The process of feature tracking is embedded within the reconstruction loop for each clip as opposed to other approaches. A final registration step, merges all the processed clips to the same coordinate frame

Design and Optimization of Power Delivery and Distribution Systems Using Evolutionary Computation Techniques

Nowadays computing platforms consist of a very large number of components that require to be supplied with diferent voltage levels and power requirements. Even a very small platform, like a handheld computer, may contain more than twenty diferent loads and voltage regulators. The power delivery designers of these systems are required to provide, in a very short time, the right power architecture that optimizes the performance, meets electrical specifications plus cost and size targets. The appropriate selection of the architecture and converters directly defines the performance of a given solution. Therefore, the designer needs to be able to evaluate a significant number of options in order to know with good certainty whether the selected solutions meet the size, energy eficiency and cost targets. The design dificulties of selecting the right solution arise due to the wide range of power conversion products provided by diferent manufacturers. These products range from discrete components (to build converters) to complete power conversion modules that employ diferent manufacturing technologies. Consequently, in most cases it is not possible to analyze all the alternatives (combinations of power architectures and converters) that can be built. The designer has to select a limited number of converters in order to simplify the analysis. In this thesis, in order to overcome the mentioned dificulties, a new design methodology for power supply systems is proposed. This methodology integrates evolutionary computation techniques in order to make possible analyzing a large number of possibilities. This exhaustive analysis helps the designer to quickly define a set of feasible solutions and select the best trade-off in performance according to each application. The proposed approach consists of two key steps, one for the automatic generation of architectures and other for the optimized selection of components. In this thesis are detailed the implementation of these two steps. The usefulness of the methodology is corroborated by contrasting the results using real problems and experiments designed to test the limits of the algorithms.

Plataforma de Integración Hardware-Software para Testbed de Redes de Sensores Inalámbricas

El campo de las redes de sensores inalámbricas ha cobrado gran importancia en esta última década ya que se han abierto diversas líneas de investigación con el fin de poder llevar a la práctica los conceptos y definiciones que envuelven el potencial de esta tecnología, y que está llamada a ser el futuro en la adquisición de datos de cualquier entorno físico de aplicación, mediante una herramienta basada en la autogestión y desatención durante largos periodos de tiempo, capacidad de tomar muestras cuando sea necesario a través de nodos sensores que se caractericen por el ahorro de energía y que puedan ser capaces de trabajar de forma autónoma durante meses, y que el carácter inalámbrico de la red a desplegar facilite las tareas de instalación y mantenimiento. Ello requiere que las condiciones para que una red de sensores inalámbrica sea la forma más viable de monitorizar un determinado entorno se base en ciertos requisitos de diseño, como lo es la baja tasa de transferencia de datos por parte de los nodos (estos deben ser capaces de transmitir la información recolectada desde los sensores y luego permanecer dormidos hasta una nueva adquisición), hardware enfocado al bajo consumo de energía con el fin de evitar cambios en la fuente de energía (baterías) durante largos periodos de tiempo, adaptabilidad al entorno de aplicación, flexibilidad y escalabilidad de la red si la aplicación hace necesario la inclusión de nuevos nodos o la modificación de los ya existentes, sin que ello suponga mayores dificultades en su desarrollo e implementación. El Centro de Electrónica industrial de la Universidad Politécnica de Madrid se incluye dentro de este último grupo, donde se ha diseñado una completa plataforma hardware para redes de sensores inalámbricas, con el fin de investigar las potencialidades, dificultades y retos que supone el realizar un despliegue de nodos inalámbricos en cumplimiento de características primordiales como autonomía, flexibilidad y escalabilidad de la red, además de la autogestión de los dispositivos que forman parte de ella. El presente trabajo de investigación se centra en cubrir estas necesidades, por lo que su principal objetivo es la creación de una plataforma de integración hardware-software que permita explotar todas las potencialidades de la arquitectura Cookies a través de una herramienta que facilite el despliegue, control y mantenimiento de una red de sensores inalámbrica, con el fin último de contar con un sistema total para el prototipado rápido de aplicaciones, soporte de pruebas de nuevos desarrollos y la posibilidad de implementación de dicha plataforma en cualquier entorno real, siendo sólo necesario realizar pequeños ajustes desde el más alto nivel de abstracción para que el sistema sea capaz de adaptarse por sí solo. Para cumplir tales propósitos y lograr una completa integración del sistema conjunto, ha sido necesario fijar principalmente tres líneas de trabajo que se enmarcan dentro de los objetivos específicos del presente proyecto, las cuales se detallan a continuación: Bibliotecas Software modulares: Basada en la filosofía de modularidad y flexibilidad de la plataforma hardware, se hace imprescindible primeramente contar con una plataforma software para el control de todos y cada uno de los elementos que componen al nodo Cookie, a partir de bloques funcionales que permitan gestionar desde el núcleo de procesamiento principal todas las características de la plataforma. Esto permitirá asegurar el control de los recursos hardware y facilitar la utilización de la plataforma desde un nivel más alto de abstracción, sólo con la configuración de parámetros estandarizados para el funcionamiento de la misma. Perfil de aplicación Cookies: Después de contar con bloques software que permitan controlar las características de bajo nivel del nodo inalámbrico, es necesario crear una herramienta para la estandarización de la forma en la que se comunican los dispositivos a nivel de aplicación, con el fin de gestionar las características y atributos de los nodos sensores de forma remota y facilitar el entendimiento entre ellos. Para ello, es necesario fijar ciertas directivas y reglas que permitan homogeneizar la gestión de tareas asociadas a los nodos Cookies, a través del diseño de un perfil de aplicación. Testbed para redes de sensores: Como resultado de las dos líneas anteriores de trabajo, la idea es contar con un instrumento que permita realizar pruebas reales haciendo uso de la plataforma de integración HW-SW, a partir de la gestión de todas las características y potencialidades que ofrece el perfil de aplicación creado y así facilitar el desarrollo de prototipos para aplicaciones basadas en redes de sensores inalámbricas, de forma rápida y eficiente. En este sentido, la idea es contar con un banco de pruebas basado en un despliegue de nodos Cookies que pueda ser controlado desde un ordenador central a través de una interfaz de usuario, desde el cual se lleva a cabo la monitorización y actuación sobre la red inalámbrica. Con el fin de lograr todos los objetivos planteados, ha sido necesario realizar un exhaustivo estudio de la plataforma hardware descrita anteriormente con el fin de conocer la forma en la que interactúan cada uno de los elementos incluidos en los nodos, así como la arquitectura y filosofía de los mismos, para poder llevar a cabo la integración con el software y, como se verá más adelante, realizar ajustes en el hardware para poder implementar correctamente las funcionalidades diseñadas. Por otro lado, ha sido necesario analizar las características de la especificación ZigBee y, sobre todo, las propiedades que posee el módulo de comunicaciones que incluye la plataforma hardware, el ETRX2, con el fin de poder realizar una configuración y gestión adecuada de los nodos a través de la red inalámbrica, aprovechando las posibilidades y recursos que ofrece dicho módulo.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor

El control inteligente de vehículos autónomos es uno de los retos actuales más importantes de los Sistemas Inteligentes de Transporte. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión automática de los actuadores del vehículo permite a los diferentes sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y a los sistemas de conducción autónoma, realizar una gestión de nivel bajo de una manera muy similar a la de los conductores humanos, mejorando la seguridad y el confort. En este artículo se presenta un esquema de control para gestionar estos actuadores de bajo nivel del vehículo (dirección, acelerador y freno). Este sistema automático de control de bajo nivel se ha definido, implementado y probado en un vehículo Citroën C3 Pluriel, cuyos actuadores han sido automatizados y pueden recibir señales de control desde un ordenador de a bordo.

Development of Robotized Laser Welding Applications for Joining Thin Sheets

Laser Welding (LW) is more often used in manufacturing due to its advantages, such as accurate control, good repeatability, less heat input, opportunities for joining of special materials, high speed, capability to join small dimension parts etc. LW is dedicated to robotized manufacturing, and the fabrication cells are using various level of flexibility, from specialized robots to very flexible setups. This paper features several LW applications using two industrially-scaled manufacturing cells at UPM Laser Centre (CLUPM) of Polytechnical University of Madrid (Universidad Politécnica de Madrid). The one dedicated to Remote Laser Welding (RLW) of thin sheets for automotive and other sectors uses a CO2 laser of 3500 W. The second has a high flexibility, is based on a 6-axis ABB robot and a Nd:YAG laser of 3300 W, and is meant for various laser processing methods, including welding. After a short description of each cell, several LW applications experimented at CLUPM and recently implemented in industry are briefly presented: RLW of automotive coated sheets, LW of high strength automotive sheets, LW vs. laser hybrid welding (LHW) of Double Phase steel thin sheets, and LHW of thin sheets of stainless steel and carbon steel (dissimilar joints). The main technological issues overcame and the critical process parameters are pointed out. Conclusions about achievements and trends are provided.

Monitoring Neurological disease in Phonation

It is well known that many neurological diseases leave a fingerprint in voice and speech production. The dramatic impact of these pathologies in life quality is a growing concert. Many techniques have been designed for the detection, diagnose and monitoring the neurological disease. Most of them are costly or difficult to extend to primary services. The present paper shows that some neurological diseases can be traced a the level of voice production. The detection procedure would be based on a simple voice test. The availability of advanced tools and methodologies to monitor the organic pathology of voice would facilitate the implantation of these tests. The paper hypothesizes some of the underlying mechanisms affecting the production of voice and presents a general description of the methodological foundations for the voice analysis system which can estimate correlates to the neurological disease. A case of study is presented from spasmodic dysphonia to illustrate the possibilities of the methodology to monitor other neurological problems as well.

Neuromorphic Detection of Vowel Representation Spaces

In this paper a layered architecture to spot and characterize vowel segments in running speech is presented. The detection process is based on neuromorphic principles, as is the use of Hebbian units in layers to implement lateral inhibition, band probability estimation and mutual exclusion. Results are presented showing how the association between the acoustic set of patterns and the phonologic set of symbols may be created. Possible applications of this methodology are to be found in speech event spotting, in the study of pathological voice and in speaker biometric characterization, among others.

A Motor-less and Gear-less Bio-mimetic Robotic Fish Design

In this paper, we describe our current work on bio-inspired locomotion systems using a deformable structure and smart materials, concretely Shape Memory Alloys, exploring the possibility of building motor-less and gear-less robots. A swimming underwater robot has been developed whose movements are generated using such actuators, used for bending the backbone of the fish, which in turn causes a change on the curvature of the body. This paper focuses on how standard swimming patterns can be reproduced with the proposed design, using an actuation dynamics model identified in prior work.