Time domain passivity control for delayed teleoperation

La telepesencia combina diferentes modalidades sensoriales, incluyendo, entre otras, la visual y la del tacto, para producir una sensación de presencia remota en el operador. Un elemento clave en la implementación de sistemas de telepresencia para permitir una telemanipulación del entorno remoto es el retorno de fuerza. Durante una telemanipulación, la energía mecánica es transferida entre el operador humano y el entorno remoto. En general, la energía es una propiedad de los objetos físicos, fundamental en su mutual interacción. En esta interacción, la energía se puede transmitir entre los objetos, puede cambiar de forma pero no puede crearse ni destruirse. En esta tesis, se aplica este principio fundamental para derivar un nuevo método de control bilateral que permite el diseño de sistemas de teleoperación estables para cualquier arquitectura concebible. El razonamiento parte del hecho de que la energía mecánica insertada por el operador humano en el sistema debe transferirse hacia el entorno remoto y viceversa. Tal como se verá, el uso de la energía como variable de control permite un tratamiento más general del sistema que el control convencional basado en variables específicas del sistema. Mediante el concepto de Red de Potencia de Retardo Temporal (RPRT), el problema de definir los flujos de energía en un sistema de teleoperación es solucionado con independencia de la arquitectura de comunicación. Como se verá, los retardos temporales son la principal causa de generación de energía virtual. Este hecho se observa con retardos a partir de 1 milisegundo. Esta energía virtual es añadida al sistema de forma intrínseca y representa la causa principal de inestabilidad. Se demuestra que las RPRTs son transportadoras de la energía deseada intercambiada entre maestro y esclavo pero a la vez generadoras de energía virtual debido al retardo temporal. Una vez estas redes son identificadas, el método de Control de Pasividad en el Dominio Temporal para RPRTs se propone como mecanismo de control para asegurar la pasividad del sistema, y as__ la estabilidad. El método se basa en el simple hecho de que esta energía virtual debido al retardo debe transformarse en disipación. As__ el sistema se aproxima al sistema deseado, donde solo la energía insertada desde un extremo es transferida hacia el otro. El sistema resultante presenta dos cualidades: por un lado la estabilidad del sistema queda garantizada con independencia de la arquitectura del sistema y del canal de comunicación; por el otro, el rendimiento es maximizado en términos de fidelidad de transmisión energética. Los métodos propuestos se sustentan con sistemas experimentales con diferentes arquitecturas de control y retardos entre 2 y 900 ms. La tesis concluye con un experimento que incluye una comunicación espacial basada en el satélite geoestacionario ASTRA. ABSTRACT Telepresence combines different sensorial modalities, including vision and touch, to produce a feeling of being present in a remote location. The key element to successfully implement a telepresence system and thus to allow telemanipulation of a remote environment is force feedback. In a telemanipulation, mechanical energy must convey from the human operator to the manipulated object found in the remote environment. In general, energy is a property of all physical objects, fundamental to their mutual interactions in which the energy can be transferred among the objects and can change form but cannot be created or destroyed. In this thesis, we exploit this fundamental principle to derive a novel bilateral control mechanism that allows designing stable teleoperation systems with any conceivable communication architecture. The rationale starts from the fact that the mechanical energy injected by a human operator into the system must be conveyed to the remote environment and Vice Versa. As will be seen, setting energy as the control variable allows a more general treatment of the controlled system in contrast to the more conventional control of specific systems variables. Through the Time Delay Power Network (TDPN) concept, the issue of defining the energy flows involved in a teleoperation system is solved with independence of the communication architecture. In particular, communication time delays are found to be a source of virtual energy. This fact is observed with delays starting from 1 millisecond. Since this energy is added, the resulting teleoperation system can be non-passive and thus become unstable. The Time Delay Power Networks are found to be carriers of the desired exchanged energy but also generators of virtual energy due to the time delay. Once these networks are identified, the Time Domain Passivity Control approach for TDPNs is proposed as a control mechanism to ensure system passivity and therefore, system stability. The proposed method is based on the simple fact that this intrinsically added energy due to the communication must be transformed into dissipation. Then the system becomes closer to the ambitioned one, where only the energy injected from one end of the system is conveyed to the other one. The resulting system presents two benefits: On one hand, system stability is guaranteed through passivity independently from the chosen control architecture and communication channel; on the other, performance is maximized in terms of energy transfer faithfulness. The proposed methods are sustained with a set of experimental implementations using different control architectures and communication delays ranging from 2 to 900 milliseconds. An experiment that includes a communication Space link based on the geostationary satellite ASTRA concludes this thesis.

Online Learning-based Robust Visual Tracking for Autonomous Landing of Unmanned Aerial Vehicles

Autonomous landing is a challenging and important technology for both military and civilian applications of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). In this paper, we present a novel online adaptive visual tracking algorithm for UAVs to land on an arbitrary field (that can be used as the helipad) autonomously at real-time frame rates of more than twenty frames per second. The integration of low-dimensional subspace representation method, online incremental learning approach and hierarchical tracking strategy allows the autolanding task to overcome the problems generated by the challenging situations such as significant appearance change, variant surrounding illumination, partial helipad occlusion, rapid pose variation, onboard mechanical vibration (no video stabilization), low computational capacity and delayed information communication between UAV and Ground Control Station (GCS). The tracking performance of this presented algorithm is evaluated with aerial images from real autolanding flights using manually- labelled ground truth database. The evaluation results show that this new algorithm is highly robust to track the helipad and accurate enough for closing the vision-based control loop.

Online Learning-based Robust Visual Tracking for Autonomous Landing of Unmanned Aerial Vehicles

Autonomous landing is a challenging and important technology for both military and civilian applications of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). In this paper, we present a novel online adaptive visual tracking algorithm for UAVs to land on an arbitrary field (that can be used as the helipad) autonomously at real-time frame rates of more than twenty frames per second. The integration of low-dimensional subspace representation method, online incremental learning approach and hierarchical tracking strategy allows the autolanding task to overcome the problems generated by the challenging situations such as significant appearance change, variant surrounding illumination, partial helipad occlusion, rapid pose variation, onboard mechanical vibration (no video stabilization), low computational capacity and delayed information communication between UAV and Ground Control Station (GCS). The tracking performance of this presented algorithm is evaluated with aerial images from real autolanding flights using manually- labelled ground truth database. The evaluation results show that this new algorithm is highly robust to track the helipad and accurate enough for closing the vision-based control loop.

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

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

Design and implementation of an adaptive dashboard and visualization interface for the dynamic optimization and control of Data Centers

Over the last few years, the Data Center market has increased exponentially and this tendency continues today. As a direct consequence of this trend, the industry is pushing the development and implementation of different new technologies that would improve the energy consumption efficiency of data centers. An adaptive dashboard would allow the user to monitor the most important parameters of a data center in real time. For that reason, monitoring companies work with IoT big data filtering tools and cloud computing systems to handle the amounts of data obtained from the sensors placed in a data center.Analyzing the market trends in this field we can affirm that the study of predictive algorithms has become an essential area for competitive IT companies. Complex algorithms are used to forecast risk situations based on historical data and warn the user in case of danger. Considering that several different users will interact with this dashboard from IT experts or maintenance staff to accounting managers, it is vital to personalize it automatically. Following that line of though, the dashboard should only show relevant metrics to the user in different formats like overlapped maps or representative graphs among others. These maps will show all the information needed in a visual and easy-to-evaluate way. To sum up, this dashboard will allow the user to visualize and control a wide range of variables. Monitoring essential factors such as average temperature, gradients or hotspots as well as energy and power consumption and savings by rack or building would allow the client to understand how his equipment is behaving, helping him to optimize the energy consumption and efficiency of the racks. It also would help him to prevent possible damages in the equipment with predictive high-tech algorithms.

DESEMPENHO EM TESTES DE ATENÇÃO VISUAL E INTERFERÊNCIA DE ESTÍMULOS AUDITIVOS DE MOVIMENTO EM INDIVÍDUOS COM E SEM MEDO DE ALTURA

Desordens da ansiedade, especialmente a agorafobia e a desordem do pânico foram associadas a anormalidades das funções vestibulares. Evidências de que o controle do equilíbrio pode exigir habilidades atencionais também foram relatadas. Utilizando o medo de altura como modelo clínico onde sintomas ansiosos coexistem com anormalidades com a percepção espacial e controle do equilíbrio, este estudo investigou o desempenho em testes de atenção visual em voluntários normais com altos e baixos escores obtidos do Questionário de Acrofobia. O teste de rastreio visual foi realizado em 30 indivíduos (15 em cada grupo) enquanto ouviam dois tipos diferentes de estímulos auditivos. Na condição volume um som de 900 Hz era apresentado em ambos ouvidos durante 2 segundos seguidos de mais 2 segundos de silêncio. Na condição balanço , o mesmo som era apresentado durante 2 segundos ao ouvido direito seguido por 2 segundos ao ouvido esquerdo. Estímulos auditivos de movimento provocaram maior desconforto em ambos os grupos, mas nos indivíduos com maiores escores de acrofobia estes estímulos foram associados a um pior desempenho no teste visual. Embora muito limitado pela amostra experimental, este estudo sugere que o medo de altura pode estar associado à dependência visual para manutenção do equilíbrio e que poderia piorar o desempenho nos testes visuais devido à competição dos recursos neuro-cognitivos. Implicações experimentais e clínicas destes achados preliminares exigem outras pesquisas.

DESEMPENHO EM TESTES DE ATENÇÃO VISUAL E INTERFERÊNCIA DE ESTÍMULOS AUDITIVOS DE MOVIMENTO EM INDIVÍDUOS COM E SEM MEDO DE ALTURA

Desordens da ansiedade, especialmente a agorafobia e a desordem do pânico foram associadas a anormalidades das funções vestibulares. Evidências de que o controle do equilíbrio pode exigir habilidades atencionais também foram relatadas. Utilizando o medo de altura como modelo clínico onde sintomas ansiosos coexistem com anormalidades com a percepção espacial e controle do equilíbrio, este estudo investigou o desempenho em testes de atenção visual em voluntários normais com altos e baixos escores obtidos do Questionário de Acrofobia. O teste de rastreio visual foi realizado em 30 indivíduos (15 em cada grupo) enquanto ouviam dois tipos diferentes de estímulos auditivos. Na condição volume um som de 900 Hz era apresentado em ambos ouvidos durante 2 segundos seguidos de mais 2 segundos de silêncio. Na condição balanço , o mesmo som era apresentado durante 2 segundos ao ouvido direito seguido por 2 segundos ao ouvido esquerdo. Estímulos auditivos de movimento provocaram maior desconforto em ambos os grupos, mas nos indivíduos com maiores escores de acrofobia estes estímulos foram associados a um pior desempenho no teste visual. Embora muito limitado pela amostra experimental, este estudo sugere que o medo de altura pode estar associado à dependência visual para manutenção do equilíbrio e que poderia piorar o desempenho nos testes visuais devido à competição dos recursos neuro-cognitivos. Implicações experimentais e clínicas destes achados preliminares exigem outras pesquisas.

Brain activity in visual cortex predicts individual differences in reading performance

The relationship between brain activity and reading performance was examined to test the hypothesis that dyslexia involves a deficit in a specific visual pathway known as the magnocellular (M) pathway. Functional magnetic resonance imaging was used to measure brain activity in dyslexic and control subjects in conditions designed to preferentially stimulate the M pathway. Dyslexics showed reduced activity compared with controls both in the primary visual cortex and in a secondary cortical visual area (MT+) that is believed to receive a strong M pathway input. Most importantly, significant correlations were found between individual differences in reading rate and brain activity. These results support the hypothesis for an M pathway abnormality in dyslexia and imply a strong relationship between the integrity of the M pathway and reading ability.

Synchronization of oscillatory responses in visual cortex correlates with perception in interocular rivalry

In subjects suffering from early onset strabismus, signals conveyed by the two eyes are not perceived simultaneously but in alternation. We exploited this phenomenon of interocular suppression to investigate the neuronal correlate of binocular rivalry in primary visual cortex of awake strabismic cats. Monocularly presented stimuli that were readily perceived by the animal evoked synchronized discharges with an oscillatory patterning in the γ-frequency range. Upon dichoptic stimulation, neurons responding to the stimulus that continued to be perceived increased the synchronicity and the regularity of their oscillatory patterning while the reverse was true for neurons responding to the stimulus that was no longer perceived. These differential changes were not associated with modifications of discharge rate, suggesting that at early stages of visual processing the degree of synchronicity rather than the amplitude of responses determines which signals are perceived and control behavioral responses.

N-methyl-d-aspartate receptor activation and visual activity induce elongation factor-2 phosphorylation in amphibian tecta: A role for N-methyl-d-aspartate receptors in controlling protein synthesis

N-methyl-d-aspartate receptor (NMDAR) activation has been implicated in forms of synaptic plasticity involving long-term changes in neuronal structure, function, or protein expression. Transcriptional alterations have been correlated with NMDAR-mediated synaptic plasticity, but the problem of rapidly targeting new proteins to particular synapses is unsolved. One potential solution is synapse-specific protein translation, which is suggested by dendritic localization of numerous transcripts and subsynaptic polyribosomes. We report here a mechanism by which NMDAR activation at synapses may control this protein synthetic machinery. In intact tadpole tecta, NMDAR activation leads to phosphorylation of a subset of proteins, one of which we now identify as the eukaryotic translation elongation factor 2 (eEF2). Phosphorylation of eEF2 halts protein synthesis and may prepare cells to translate a new set of mRNAs. We show that NMDAR activation-induced eEF2 phosphorylation is widespread in tadpole tecta. In contrast, in adult tecta, where synaptic plasticity is reduced, this phosphorylation is restricted to short dendritic regions that process binocular information. Biochemical and anatomical evidence shows that this NMDAR activation-induced eEF2 phosphorylation is localized to subsynaptic sites. Moreover, eEF2 phosphorylation is induced by visual stimulation, and NMDAR blockade before stimulation eliminates this effect. Thus, NMDAR activation, which is known to mediate synaptic changes in the developing frog, could produce local postsynaptic alterations in protein synthesis by inducing eEF2 phosphorylation.

The visual response of retinal ganglion cells is not altered by optic nerve transection in transgenic mice overexpressing Bcl-2

Attempts to rescue retinal ganglion cells from retrograde degeneration have had limited success, and the residual function of surviving neurons is not known. Recently, it has been found that axotomized retinal ganglion cells die by apoptotic mechanisms. We have used adult transgenic mice overexpressing the Bcl-2 protein, a powerful inhibitor of apoptosis, as a model for preventing injury-induced cell death in vivo. Several months after axotomy, the majority of retinal ganglion cells survived and exhibited normal visual responses. In control wild-type mice, the vast majority of axotomized retinal ganglion cells degenerated, and the physiological responses were abolished. These results suggest that strategies aimed at increasing Bcl-2 expression, or mimicking its function, might effectively counteract trauma-induced cell death in the central nervous system. Neuronal survival is a necessary condition in the challenge for promoting regeneration and eventually restoring neuronal function.

Event-related brain potentials in the study of visual selective attention

Event-related brain potentials (ERPs) provide high-resolution measures of the time course of neuronal activity patterns associated with perceptual and cognitive processes. New techniques for ERP source analysis and comparisons with data from blood-flow neuroimaging studies enable improved localization of cortical activity during visual selective attention. ERP modulations during spatial attention point toward a mechanism of gain control over information flow in extrastriate visual cortical pathways, starting about 80 ms after stimulus onset. Paying attention to nonspatial features such as color, motion, or shape is manifested by qualitatively different ERP patterns in multiple cortical areas that begin with latencies of 100–150 ms. The processing of nonspatial features seems to be contingent upon the prior selection of location, consistent with early selection theories of attention and with the hypothesis that spatial attention is “special.”

Image recognition: Visual grouping, recognition, and learning

Vision extracts useful information from images. Reconstructing the three-dimensional structure of our environment and recognizing the objects that populate it are among the most important functions of our visual system. Computer vision researchers study the computational principles of vision and aim at designing algorithms that reproduce these functions. Vision is difficult: the same scene may give rise to very different images depending on illumination and viewpoint. Typically, an astronomical number of hypotheses exist that in principle have to be analyzed to infer a correct scene description. Moreover, image information might be extracted at different levels of spatial and logical resolution dependent on the image processing task. Knowledge of the world allows the visual system to limit the amount of ambiguity and to greatly simplify visual computations. We discuss how simple properties of the world are captured by the Gestalt rules of grouping, how the visual system may learn and organize models of objects for recognition, and how one may control the complexity of the description that the visual system computes.

Formation of mnemonic neuronal responses to visual paired associates in inferotemporal cortex is impaired by perirhinal and entorhinal lesions.

Functional roles of the cortical backward signal in long-term memory formation were studied in monkeys performing a visual pair-association task. Before the monkeys learned the task, the anterior commissure was transected, disconnecting the anterior temporal cortex of each hemisphere. After training with 12 pairs of pictures, single units were recorded from the inferotemporal cortex of the monkeys as the control. By injecting a grid of ibotenic acid, we unilaterally lesioned the entorhinal and perirhinal cortex, which provides massive direct and indirect backward projections ipsilaterally to the inferotemporal cortex. After the lesion, the monkeys fixated the cue stimulus normally, relearned the preoperatively learned set (set A), and learned a new set (set B) of paired associates. Then, single units were recorded from the same area as for the prelesion control. We found that (i) in spite of the lesion, the sampled neurons responded strongly and selectively to both the set A and set B patterns and (ii) the paired associates elicited significantly correlated responses in the control neurons before the lesion but not in the cells tested after the lesion, either for set A or set B stimuli. We conclude that the ability of inferotemporal neurons to represent association between picture pairs was lost after the lesion of entorhinal and perirhinal cortex, most likely through disruption of backward neural signals to the inferotemporal neurons, while the ability of the neurons to respond to a particular visual stimulus was left intact.

Rapid acquisition of dendritic spines by visual thalamic neurons after blockade of N-methyl-D-aspartate receptors.

N-Methyl-D-aspartate (NMDA) receptors play an important role in the development of retinal axon arbors in the mammalian lateral geniculate nucleus (LGN). We investigated whether blockade of NMDA receptors in vivo or in vitro affects the dendritic development of LGN neurons during the period that retinogeniculate axons segregate into on-center and off-center sublaminae. Osmotic minipumps containing either the NMDA receptor antagonist D-2-amino-5-phosphonovaleric acid (D-APV) or saline were implanted in ferret kits at postnatal day 14. After 1 week, LGN neurons were intracellularly injected with Lucifer yellow. Infusion of D-APV in vivo led to an increase in the number of branch points and in the density of dendritic spines compared with age-matched normal or saline-treated animals. To examine the time course of spine formation, crystals of 1,1'-dioctadecyl-3,3,3',3'-tetramethylindocarbocyanine perchlorate were placed in the LGN in brain slices from 14- to 18-day-old ferrets. Labeled LGN cell dendrites were imaged on-line in living slices by confocal microscopy, with slices maintained either in normal perfusion medium or with the addition of D-APV or NMDA to the medium. Addition of D-APV in vitro at doses specific for blocking NMDA receptors led to a > 6-fold net increase in spine density compared with control or NMDA-treated slices. Spines appeared within a few hours of NMDA receptor blockade, indicating a rapid local response by LGN cells in the absence of NMDA receptor activation. Thus, activity-dependent structural changes in postsynaptic cells act together with changes in presynaptic arbors to shape projection patterns and specific retinogeniculate connections.