850 resultados para Robótica
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Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.
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Despite that Critical Infrastructures (CIs) security and surveillance are a growing concern for many countries and companies, Multi Robot Systems (MRSs) have not been yet broadly used in this type of facilities. This dissertation presents a novel study of the challenges arisen by the implementation of this type of systems and proposes solutions to specific problems. First, a comprehensive analysis of different types of CIs has been carried out, emphasizing the influence of the different characteristics of the facilities in the design of a security and surveillance MRS. One of the most important needs for the surveillance of a CI is the detection of intruders. From a technical point of view this problem can be abstracted as equivalent to the Detection and Tracking of Mobile Objects (DATMO). This dissertation proposes algorithms to solve this specific problem in a CI environment. Using 3D range images of the environment as input data, two detection algorithms for ground robots have been developed. These detection algorithms provide a list of moving objects in the robot detection area. Direct image differentiation and computer vision techniques are used when the robot is static. Alternatively, multi-layer ground reconstructions are compared to detect the dynamic objects when the robot is moving. Since CIs usually spread over large areas, it is very useful to incorporate aerial vehicles in the surveillance MRS. Therefore, a moving object detection algorithm for aerial vehicles has been also developed. This algorithm compares the real optical flow obtained from a down-face oriented camera with an artificial optical flow computed using a RANSAC based homography matrix. Two tracking algorithms have been developed to follow the moving objects trajectories. These algorithms can efficiently handle occlusions and crossings, as well as exchange information among robots. The multirobot tracking can be applied to any type of communication structure: centralized, decentralized or a combination of both. Even more, the developed tracking algorithms are independent of the detection algorithms and could be potentially used with other detection procedures or even with static sensors, such as cameras. In addition, using the 3D point clouds available to the robots, a relative localization algorithm has been developed to improve the position estimation of a given robot with observations from other robots. All the developed algorithms have been extensively tested in different simulated CIs using the Webots robotics simulator. Furthermore, the algorithms have also been validated with real robots operating in real scenarios. In conclusion, this dissertation presents a multirobot approach to Critical Infrastructure Surveillance, mainly focusing on Detecting and Tracking Dynamic Objects.
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Este proyecto consiste en el diseño y construcción de un sintetizador basado en el chip 6581 Sound Interface Device (SID). Este chip era el encargado de la generación de sonido en el Commodore 64, ordenador personal comercializado en 1982, y fue el primer sintetizador complejo construido para ordenador. El chip en cuestión es un sintetizador de tres voces, cada una de ellas capaz de generar cuatro diferentes formas de onda. Cada voz tiene control independiente de varios parámetros, permitiendo una relativamente amplia variedad de sonidos y efectos, muy útil para su uso en videojuegos. Además está dotado de un filtro programable para conseguir distintos timbres mediante síntesis sustractiva. El sintetizador se ha construido sobre Arduino, una plataforma de electrónica abierta concebida para la creación de prototipos, consistente en una placa de circuito impreso con un microcontrolador, programable desde un PC para que realice múltiples funciones (desde encender LEDs hasta controlar servomecanismos en robótica, procesado y transmisión de datos, etc.). El sintetizador es controlable vía MIDI, por ejemplo, desde un teclado de piano. A través de MIDI recibe información tal como qué notas debe tocar, o los valores de los parámetros del SID que modifican las propiedades del sonido. Además, toda esa información también la puede recibir de un PC mediante una conexión USB. Se han construido dos versiones del sintetizador: una versión “hardware”, que utiliza el SID para la generación de sonido, y otra “software”, que reemplaza el SID por un emulador, es decir, un programa que se comporta (en la medida de lo posible) de la misma manera que el SID. El emulador se ha implementado en un microcontrolador Atmega 168 de Atmel, el mismo que utiliza Arduino. ABSTRACT. This project consists on design and construction of a synthesizer which is based on chip 6581 Sound Interface Device (SID). This chip was used for sound generation on the Commodore 64, a home computer presented in 1982, and it was the first complex synthesizer built for computers. The chip is a three-voice synthesizer, each voice capable of generating four different waveforms. Each voice has independent control of several parameters, allowing a relatively wide variety of sounds and effects, very useful for its use on videogames. It also includes a programmable filter, allowing more timbre control via subtractive synthesis. The synthesizer has been built on Arduino, an open-source electronics prototyping platform that consists on a printed circuit board with a microcontroller, which is programmable with a computer to do several functions (lighting LEDs, controlling servomechanisms on robotics, data processing or transmission, etc.). The synthesizer is controlled via MIDI, in example, from a piano-type keyboard. It receives from MIDI information such as the notes that should be played or SID’s parameter values that modify the sound. It also can receive that information from a PC via USB connection. Two versions of the synthesizer have been built: a hardware one that uses the SID chip for sound generation, and a software one that replaces SID by an emulator, it is, a program that behaves (as far as possible) in the same way the SID would. The emulator is implemented on an Atmel’s Atmega 168 microcontroller, the same one that is used on Arduino.
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Hoy en día, el desarrollo tecnológico en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS por sus siglas en inglés) ha permitido dotar a los vehículos con diversos sistemas de ayuda a la conducción (ADAS, del inglés advanced driver assistance system), mejorando la experiencia y seguridad de los pasajeros, en especial del conductor. La mayor parte de estos sistemas están pensados para advertir al conductor sobre ciertas situaciones de riesgo, como la salida involuntaria del carril o la proximidad de obstáculos en el camino. No obstante, también podemos encontrar sistemas que van un paso más allá y son capaces de cooperar con el conductor en el control del vehículo o incluso relegarlos de algunas tareas tediosas. Es en este último grupo donde se encuentran los sistemas de control electrónico de estabilidad (ESP - Electronic Stability Program), el antibloqueo de frenos (ABS - Anti-lock Braking System), el control de crucero (CC - Cruise Control) y los más recientes sistemas de aparcamiento asistido. Continuando con esta línea de desarrollo, el paso siguiente consiste en la supresión del conductor humano, desarrollando sistemas que sean capaces de conducir un vehículo de forma autónoma y con un rendimiento superior al del conductor. En este trabajo se presenta, en primer lugar, una arquitectura de control para la automatización de vehículos. Esta se compone de distintos componentes de hardware y software, agrupados de acuerdo a su función principal. El diseño de la arquitectura parte del trabajo previo desarrollado por el Programa AUTOPIA, aunque introduce notables aportaciones en cuanto a la eficiencia, robustez y escalabilidad del sistema. Ahondando un poco más en detalle, debemos resaltar el desarrollo de un algoritmo de localización basado en enjambres de partículas. Este está planteado como un método de filtrado y fusión de la información obtenida a partir de los distintos sensores embarcados en el vehículo, entre los que encontramos un receptor GPS (Global Positioning System), unidades de medición inercial (IMU – Inertial Measurement Unit) e información tomada directamente de los sensores embarcados por el fabricante, como la velocidad de las ruedas y posición del volante. Gracias a este método se ha conseguido resolver el problema de la localización, indispensable para el desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Continuando con el trabajo de investigación, se ha estudiado la viabilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje y adaptación al diseño de controladores para el vehículo. Como punto de partida se emplea el método de Q-learning para la generación de un controlador borroso lateral sin ningún tipo de conocimiento previo. Posteriormente se presenta un método de ajuste on-line para la adaptación del control longitudinal ante perturbaciones impredecibles del entorno, como lo son los cambios en la inclinación del camino, fricción de las ruedas o peso de los ocupantes. Para finalizar, se presentan los resultados obtenidos durante un experimento de conducción autónoma en carreteras reales, el cual se llevó a cabo en el mes de Junio de 2012 desde la población de San Lorenzo de El Escorial hasta las instalaciones del Centro de Automática y Robótica (CAR) en Arganda del Rey. El principal objetivo tras esta demostración fue validar el funcionamiento, robustez y capacidad de la arquitectura propuesta para afrontar el problema de la conducción autónoma, bajo condiciones mucho más reales a las que se pueden alcanzar en las instalaciones de prueba. ABSTRACT Nowadays, the technological advances in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field have led the development of several driving assistance systems (ADAS). These solutions are designed to improve the experience and security of all the passengers, especially the driver. For most of these systems, the main goal is to warn drivers about unexpected circumstances leading to risk situations such as involuntary lane departure or proximity to other vehicles. However, other ADAS go a step further, being able to cooperate with the driver in the control of the vehicle, or even overriding it on some tasks. Examples of this kind of systems are the anti-lock braking system (ABS), cruise control (CC) and the recently commercialised assisted parking systems. Within this research line, the next step is the development of systems able to replace the human drivers, improving the control and therefore, the safety and reliability of the vehicles. First of all, this dissertation presents a control architecture design for autonomous driving. It is made up of several hardware and software components, grouped according to their main function. The design of this architecture is based on the previous works carried out by the AUTOPIA Program, although notable improvements have been made regarding the efficiency, robustness and scalability of the system. It is also remarkable the work made on the development of a location algorithm for vehicles. The proposal is based on the emulation of the behaviour of biological swarms and its performance is similar to the well-known particle filters. The developed method combines information obtained from different sensors, including GPS, inertial measurement unit (IMU), and data from the original vehicle’s sensors on-board. Through this filtering algorithm the localization problem is properly managed, which is critical for the development of autonomous driving systems. The work deals also with the fuzzy control tuning system, a very time consuming task when done manually. An analysis of learning and adaptation techniques for the development of different controllers has been made. First, the Q-learning –a reinforcement learning method– has been applied to the generation of a lateral fuzzy controller from scratch. Subsequently, the development of an adaptation method for longitudinal control is presented. With this proposal, a final cruise control controller is able to deal with unpredictable environment disturbances, such as road slope, wheel’s friction or even occupants’ weight. As a testbed for the system, an autonomous driving experiment on real roads is presented. This experiment was carried out on June 2012, driving from San Lorenzo de El Escorial up to the Center for Automation and Robotics (CAR) facilities in Arganda del Rey. The main goal of the demonstration was validating the performance, robustness and viability of the proposed architecture to deal with the problem of autonomous driving under more demanding conditions than those achieved on closed test tracks.
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VladBot es un robot autónomo diseñado para posicionar en interiores un micrófono de medida. Este prototipo puede valorar la idea de automatizar medidas acústicas en interiores mediante un robot autónomo. Posee dos ruedas motrices y una rueda loca. Ésta rueda loca aporta maniobrabilidad al robot. Un soporte extensible hecho de aluminio sostiene el micrófono de medida. VladBot ha sido diseñado con tecnologías de bajo coste y bajo una plataforma abierta, Arduino. Arduino es una plataforma electrónica libre. Esto quiere decir que los usuarios tienen libre acceso a toda la información referente a los micro-controladores (hardware) y referente al software. Ofrece un IDE (Integrated Development Environment, en español, Entorno de Desarrollo Integrado) de forma gratuita y con un sencillo lenguaje de programación, con el que se pueden realizar proyectos de cualquier tipo. Además, los usuarios disponen de un foro donde encontrar ayuda, “Arduino Forum”. VladBot se comunica con el usuario a través de Bluetooth, creando un enlace fiable y con un alcance suficiente (aproximadamente 100 metros) para que controlar a VladBot desde una sala contigua. Hoy en día, Bluetooth es una tecnología implantada en casi todos los ordenadores, por lo que no necesario ningún sistema adicional para crear dicho enlace. Esta comunicación utiliza un protocolo de comunicaciones, JSON (JavaScript Object Notation). JSON hace que la comunicación sea más fiable, ya que sólo un tipo de mensajes preestablecidos son reconocidos. Gracias a este protocolo es posible la comunicación con otro software, permitiendo crear itinerarios en otro programa externo. El diseño de VladBot favorece su evolución hasta un sistema más preciso ya que el usuario puede realizar modificaciones en el robot. El código que se proporciona puede ser modificado, aumentando las funcionalidades de VladBot o mejorándolas. Sus componentes pueden ser cambiados también (incluso añadir nuevos dispositivos) para aumentar sus capacidades. Vladbot es por tanto, un sistema de transporte (de bajo coste) para un micrófono de medida que se puede comunicar inalámbricamente con el usuario de manera fiable. ABSTRACT. VladBot is an autonomous robot designed to indoor positioning of a measurement microphone. This prototype can value the idea of making automatic acoustic measurements indoor with an autonomous robot. It has two drive wheels and a caster ball. This caster ball provides manoeuvrability to the robot. An extendible stand made in aluminium holds the measurement microphone. VladBot has been designed with low cost technologies and under an open-source platform, Arduino. Arduino is a freeFsource electronics platform. This means that users have free access to all the information about micro-controllers (hardware) and about the software. Arduino offers a free IDE (Integrated Development Environment) with an easy programming language, which any kind of project can be made with. Besides, users have a forum where find help, “Arduino Forum”. VladBot communicates with the user by Bluetooth, creating a reliable link with enough range (100 meters approximately) for controlling VladBot in the next room. Nowadays, Bluetooth is a technology embedded in almost laptops, so it is not necessary any additional system for create this link. This communication uses a communication protocol, JSON (JavaScript Object Notation). JSON makes the communication more reliable, since only a preFestablished kind of messages are recognised. Thanks to this protocol is possible the communication with another software, allowing to create routes in an external program. VladBot´s design favours its evolution to an accurate system since the user can make modifications in the robot. The code given can be changed, increasing VladBot´s uses or improving these uses. Their components can be changed too (even new devices can be added) for increasing its abilities. So, VladBot is a (low cost) transport system for a measurement microphone, which can communicate with the user in a reliable way.
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En este proyecto se ha desarrollado un código de MATLAB para el procesamiento de imágenes tomográficas 3D, de muestras de asfalto de carreteras en Polonia. Estas imágenes en 3D han sido tomadas por un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz (LUT). El objetivo de este proyecto es crear una herramienta que se pueda utilizar para estudiar las diferentes muestras de asfalto 3D y pueda servir para estudiar las pruebas de estrés que experimentan las muestras en el laboratorio. Con el objetivo final de encontrar soluciones a la degradación sufrida en las carreteras de Polonia, debido a diferentes causas, como son las condiciones meteorológicas. La degradación de las carreteras es un tema que se ha investigado desde hace muchos años, debido a la fuerte degradación causada por diferentes factores como son climáticos, la falta de mantenimiento o el tráfico excesivo en algunos casos. Es en Polonia, donde estos tres factores hacen que la composición de muchas carreteras se degrade rápidamente, sobre todo debido a las condiciones meteorológicas sufridas a lo largo del año, con temperaturas que van desde 30° C en verano a -20° C en invierno. Esto hace que la composición de las carreteras sufra mucho y el asfalto se levante, lo que aumenta los costos de mantenimiento y los accidentes de carretera. Este proyecto parte de la base de investigación que se lleva a cabo en la LUT, tratando de mejorar el análisis de las muestras de asfalto, por lo que se realizarán las pruebas de estrés y encontrar soluciones para mejorar el asfalto en las carreteras polacas. Esto disminuiría notablemente el costo de mantenimiento. A pesar de no entrar en aspectos muy técnicos sobre el asfalto y su composición, se ha necesitado realizar un estudio profundo sobre todas sus características, para crear un código capaz de obtener los mejores resultados. Por estas razones, se ha desarrollado en Matlab, los algoritmos que permiten el estudio de los especímenes 3D de asfalto. Se ha utilizado este software, ya que Matlab es una poderosa herramienta matemática que permite operar con matrices para realización de operaciones rápidamente, permitiendo desarrollar un código específico para el tratamiento y procesamiento de imágenes en 3D. Gracias a esta herramienta, estos algoritmos realizan procesos tales como, la segmentación de la imagen 3D, pre y post procesamiento de la imagen, filtrado o todo tipo de análisis microestructural de las muestras de asfalto que se están estudiando. El código presentado para la segmentación de las muestras de asfalto 3D es menos complejo en su diseño y desarrollo, debido a las herramientas de procesamiento de imágenes que incluye Matlab, que facilitan significativamente la tarea de programación, así como el método de segmentación utilizado. Respecto al código, este ha sido diseñado teniendo en cuenta el objetivo de facilitar el trabajo de análisis y estudio de las imágenes en 3D de las muestras de asfalto. Por lo tanto, el principal objetivo es el de crear una herramienta para el estudio de este código, por ello fue desarrollado para que pueda ser integrado en un entorno visual, de manera que sea más fácil y simple su utilización. Ese es el motivo por el cual todos estos algoritmos y funciones, que ha sido desarrolladas, se integrarán en una herramienta visual que se ha desarrollado con el GUIDE de Matlab. Esta herramienta ha sido creada en colaboración con Jorge Vega, y fue desarrollada en su proyecto final de carrera, cuyo título es: Segmentación microestructural de Imágenes en 3D de la muestra de asfalto utilizando Matlab. En esta herramienta se ha utilizado todo las funciones programadas en este proyecto, y tiene el objetivo de desarrollar una herramienta que permita crear un entorno gráfico intuitivo y de fácil uso para el estudio de las muestras de 3D de asfalto. Este proyecto se ha dividido en 4 capítulos, en un primer lugar estará la introducción, donde se presentarán los aspectos más importante que se va a componer el proyecto. En el segundo capítulo se presentarán todos los datos técnicos que se han tenido que estudiar para desarrollar la herramienta, entre los que cabe los tres temas más importantes que se han estudiado en este proyecto: materiales asfálticos, los principios de la tomografías 3D y el procesamiento de imágenes. Esta será la base para el tercer capítulo, que expondrá la metodología utilizada en la elaboración del código, con la explicación del entorno de trabajo utilizado en Matlab y todas las funciones de procesamiento de imágenes utilizadas. Además, se muestra todo el código desarrollado, así como una descripción teórica de los métodos utilizados para el pre-procesamiento y segmentación de las imagenes en 3D. En el capítulo 4, se mostrarán los resultados obtenidos en el estudio de una de las muestras de asfalto, y, finalmente, el último capítulo se basa en las conclusiones sobre el desarrollo de este proyecto. En este proyecto se ha llevado han realizado todos los puntos que se establecieron como punto de partida en el anteproyecto para crear la herramienta, a pesar de que se ha dejado para futuros proyectos nuevas posibilidades de este codigo, como por ejemplo, la detección automática de las diferentes regiones de una muestra de asfalto debido a su composición. Como se muestra en este proyecto, las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizan cada vez más en multitud áreas, como pueden ser industriales o médicas. En consecuencia, este tipo de proyecto tiene multitud de posibilidades, y pudiendo ser la base para muchas nuevas aplicaciones que se puedan desarrollar en un futuro. Por último, se concluye que este proyecto ha contribuido a fortalecer las habilidades de programación, ampliando el conocimiento de Matlab y de la teoría de procesamiento de imágenes. Del mismo modo, este trabajo proporciona una base para el desarrollo de un proyecto más amplio cuyo alcance será una herramienta que puedas ser utilizada por el equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz y en futuros proyectos. ABSTRACT In this project has been developed one code in MATLAB to process X-ray tomographic 3D images of asphalt specimens. These images 3D has been taken by a research team of the Lodz University of Technology (LUT). The aim of this project is to create a tool that can be used to study differents asphalt specimen and can be used to study them after stress tests undergoing the samples. With the final goal to find solutions to the degradation suffered roads in Poland due to differents causes, like weather conditions. The degradation of the roads is an issue that has been investigated many years ago, due to strong degradation suffered caused by various factors such as climate, poor maintenance or excessive traffic in some cases. It is in Poland where these three factors make the composition of many roads degrade rapidly, especially due to the weather conditions suffered along the year, with temperatures ranging from 30 o C in summer to -20 ° C in winter. This causes the roads suffers a lot and asphalt rises shortly after putting, increasing maintenance costs and road accident. This project part of the base that research is taking place at the LUT, in order to better analyze the asphalt specimens, they are tested for stress and find solutions to improve the asphalt on Polish roads. This would decrease remarkable maintenance cost. Although this project will not go into the technical aspect as asphalt and composition, but it has been required a deep study about all of its features, to create a code able to obtain the best results. For these reasons, there have been developed in Matlab, algorithms that allow the study of 3D specimens of asphalt. Matlab is a powerful mathematical tool, which allows arrays operate fastly, allowing to develop specific code for the treatment and processing of 3D images. Thus, these algorithms perform processes such as the multidimensional matrix sgementation, pre and post processing with the same filtering algorithms or microstructural analysis of asphalt specimen which being studied. All these algorithms and function that has been developed to be integrated into a visual tool which it be developed with the GUIDE of Matlab. This tool has been created in the project of Jorge Vega which name is: Microstructural segmentation of 3D images of asphalt specimen using Matlab engine. In this tool it has been used all the functions programmed in this project, and it has the aim to develop an easy and intuitive graphical environment for the study of 3D samples of asphalt. This project has been divided into 4 chapters plus the introduction, the second chapter introduces the state-of-the-art of the three of the most important topics that have been studied in this project: asphalt materials, principle of X-ray tomography and image processing. This will be the base for the third chapter, which will outline the methodology used in developing the code, explaining the working environment of Matlab and all the functions of processing images used. In addition, it will be shown all the developed code created, as well as a theoretical description of the methods used for preprocessing and 3D image segmentation. In Chapter 4 is shown the results obtained from the study of one of the specimens of asphalt, and finally the last chapter draws the conclusions regarding the development of this project.
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Con este proyecto se pretende crear un procedimiento general para la implantación de aplicaciones de procesado de imágenes en cámaras de video IP y la distribución de dicha información mediante Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA). El objetivo principal es crear una aplicación que se ejecute en una cámara de video IP y realice un procesado básico sobre las imágenes capturadas (detección de colores, formas y patrones) permitiendo distribuir el resultado del procesado mediante las arquitecturas SOA descritas en la especificación DPWS (Device Profile for Web Services). El estudio se va a centrar principalmente en la transformación automática de código de procesado de imágenes escrito en Matlab (archivos .m) a un código C ANSI (archivos .c) que posteriormente se compilará para la arquitectura del procesador de la cámara (arquitectura CRIS, similar a la RISC pero con un conjunto reducido de instrucciones). ABSTRACT. This project aims to create a general procedure for the implementation of image processing applications in IP video cameras and the distribution of such information through Service Oriented Architectures (SOA). The main goal is to create an application that runs on IP video camera and carry out a basic processing on the captured images ( color detection, shapes and patterns) allowing to distribute the result of process by SOA architectures described in the DPWS specification (Device Profile for Web Services). The study will focus primarily on the automated transform of image processing code written in Matlab files (. M) to ANSI C code files (. C) which is then compiled to the processor architecture of the camera (CRIS architecture , similar to the RISC but with a reduced instruction set).
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Background: Healthy diet and regular physical activity are powerful tools in reducing diabetes and cardiometabolic risk. Various international scientific and health organizations have advocated the use of new technologies to solve these problems. The PREDIRCAM project explores the contribution that a technological system could offer for the continuous monitoring of lifestyle habits and individualized treatment of obesity as well as cardiometabolic risk prevention. Methods: PREDIRCAM is a technological platform for patients and professionals designed to improve the effectiveness of lifestyle behavior modifications through the intensive use of the latest information and communication technologies. The platform consists of a web-based application providing communication interface with monitoring devices of physiological variables, application for monitoring dietary intake, ad hoc electronic medical records, different communication channels, and an intelligent notification system. A 2-week feasibility study was conducted in 15 volunteers to assess the viability of the platform. Results: The website received 244 visits (average time/session: 17 min 45 s). A total of 435 dietary intakes were recorded (average time for each intake registration, 4 min 42 s ± 2 min 30 s), 59 exercises were recorded in 20 heart rate monitor downloads, 43 topics were discussed through a forum, and 11 of the 15 volunteers expressed a favorable opinion toward the platform. Food intake recording was reported as the most laborious task. Ten of the volunteers considered long-term use of the platform to be feasible. Conclusions: The PREDIRCAM platform is technically ready for clinical evaluation. Training is required to use the platform and, in particular, for registration of dietary food intake.
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El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas.
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Atrial fibrillation (AF) is a common heart disorder. One of the most prominent hypothesis about its initiation and maintenance considers multiple uncoordinated activation foci inside the atrium. However, the implicit assumption behind all the signal processing techniques used for AF, such as dominant frequency and organization analysis, is the existence of a single regular component in the observed signals. In this paper we take into account the existence of multiple foci, performing a spectral analysis to detect their number and frequencies. In order to obtain a cleaner signal on which the spectral analysis can be performed, we introduce sparsity-aware learning techniques to infer the spike trains corresponding to the activations. The good performance of the proposed algorithm is demonstrated both on synthetic and real data. RESUMEN. Algoritmo basado en técnicas de regresión dispersa para la extracción de las señales cardiacas en pacientes con fibrilación atrial (AF).
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This paper presents a multi-stage algorithm for the dynamic condition monitoring of a gear. The algorithm provides information referred to the gear status (fault or normal condition) and estimates the mesh stiffness per shaft revolution in case that any abnormality is detected. In the first stage, the analysis of coefficients generated through discrete wavelet transformation (DWT) is proposed as a fault detection and localization tool. The second stage consists in establishing the mesh stiffness reduction associated with local failures by applying a supervised learning mode and coupled with analytical models. To do this, a multi-layer perceptron neural network has been configured using as input features statistical parameters sensitive to torsional stiffness decrease and derived from wavelet transforms of the response signal. The proposed method is applied to the gear condition monitoring and results show that it can update the mesh dynamic properties of the gear on line.
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In this study, a device based on patient motion capture is developed for the reliable and non-invasive diagnosis of neurodegenerative diseases. The primary objective of this study is the classification of differential diagnosis between Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). The DIMETER system has been used in the diagnoses of a significant number of patients at two medical centers in Spain. Research studies on classification have primarily focused on the use of well-known and reliable diagnosis criteria developed by qualified personnel. Here, we first present a literature review of the methods used to detect and evaluate tremor; then, we describe the DIMETER device in terms of the software and hardware used and the battery of tests developed to obtain the best diagnoses. All of the tests are classified and described in terms of the characteristics of the data obtained. A list of parameters obtained from the tests is provided, and the results obtained using multilayer perceptron (MLP) neural networks are presented and analyzed.
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Along the recent years, several moving object detection strategies by non-parametric background-foreground modeling have been proposed. To combine both models and to obtain the probability of a pixel to belong to the foreground, these strategies make use of Bayesian classifiers. However, these classifiers do not allow to take advantage of additional prior information at different pixels. So, we propose a novel and efficient alternative Bayesian classifier that is suitable for this kind of strategies and that allows the use of whatever prior information. Additionally, we present an effective method to dynamically estimate prior probability from the result of a particle filter-based tracking strategy.
Resumo:
We propose a new Bayesian framework for automatically determining the position (location and orientation) of an uncalibrated camera using the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment. Our approach takes advantage of static and dynamic information on the scene structures through prior probability distributions for object dynamics. The proposed approach restricts plausible positions where the sensor can be located while taking into account the inherent ambiguity of the given setting. The proposed framework samples from the posterior probability distribution for the camera position via data driven MCMC, guided by an initial geometric analysis that restricts the search space. A Kullback-Leibler divergence analysis is then used that yields the final camera position estimate, while explicitly isolating ambiguous settings. The proposed approach is evaluated in synthetic and real environments, showing its satisfactory performance in both ambiguous and unambiguous settings.
Resumo:
Este paper mostrará algunos de los métodos utilizados en robótica hoy en día para la inspección y revisión de líneas eléctricas. Además,explicaremos los procedimientos empleados para la realización de esta tarea, así como nuevos modelos y prototipos implementados recientemente para una mayor eficiencia.
