A Comparative Study of Registration Methods for RGB-D Video of Static Scenes

The use of RGB-D sensors for mapping and recognition tasks in robotics or, in general, for virtual reconstruction has increased in recent years. The key aspect of these kinds of sensors is that they provide both depth and color information using the same device. In this paper, we present a comparative analysis of the most important methods used in the literature for the registration of subsequent RGB-D video frames in static scenarios. The analysis begins by explaining the characteristics of the registration problem, dividing it into two representative applications: scene modeling and object reconstruction. Then, a detailed experimentation is carried out to determine the behavior of the different methods depending on the application. For both applications, we used standard datasets and a new one built for object reconstruction.

Combining visual features and Growing Neural Gas networks for robotic 3D SLAM

The use of 3D data in mobile robotics provides valuable information about the robot’s environment. Traditionally, stereo cameras have been used as a low-cost 3D sensor. However, the lack of precision and texture for some surfaces suggests that the use of other 3D sensors could be more suitable. In this work, we examine the use of two sensors: an infrared SR4000 and a Kinect camera. We use a combination of 3D data obtained by these cameras, along with features obtained from 2D images acquired from these cameras, using a Growing Neural Gas (GNG) network applied to the 3D data. The goal is to obtain a robust egomotion technique. The GNG network is used to reduce the camera error. To calculate the egomotion, we test two methods for 3D registration. One is based on an iterative closest points algorithm, and the other employs random sample consensus. Finally, a simultaneous localization and mapping method is applied to the complete sequence to reduce the global error. The error from each sensor and the mapping results from the proposed method are examined.

Calibración de cámaras de tiempo de vuelo: ajuste adaptativo del tiempo de integración y análisis de la frecuencia de modulación

La percepción de profundidad se hace imprescindible en muchas tareas de manipulación, control visual y navegación de robots. Las cámaras de tiempo de vuelo (ToF: Time of Flight) generan imágenes de rango que proporcionan medidas de profundidad en tiempo real. No obstante, el parámetro distancia que calculan estas cámaras es fuertemente dependiente del tiempo de integración que se configura en el sensor y de la frecuencia de modulación empleada por el sistema de iluminación que integran. En este artículo, se presenta una metodología para el ajuste adaptativo del tiempo de integración y un análisis experimental del comportamiento de una cámara ToF cuando se modifica la frecuencia de modulación. Este método ha sido probado con éxito en algoritmos de control visual con arquitectura ‘eye-in-hand’ donde el sistema sensorial está compuesto por una cámara ToF. Además, la misma metodología puede ser aplicada en otros escenarios de trabajo.

Geometric 3D point cloud compression

The use of 3D data in mobile robotics applications provides valuable information about the robot’s environment but usually the huge amount of 3D information is unmanageable by the robot storage and computing capabilities. A data compression is necessary to store and manage this information but preserving as much information as possible. In this paper, we propose a 3D lossy compression system based on plane extraction which represent the points of each scene plane as a Delaunay triangulation and a set of points/area information. The compression system can be customized to achieve different data compression or accuracy ratios. It also supports a color segmentation stage to preserve original scene color information and provides a realistic scene reconstruction. The design of the method provides a fast scene reconstruction useful for further visualization or processing tasks.

Efficient tool path computation using multi-core GPUs

Tool path generation is one of the most complex problems in Computer Aided Manufacturing. Although some efficient strategies have been developed, most of them are only useful for standard machining. However, the algorithms used for tool path computation demand a higher computation performance, which makes the implementation on many existing systems very slow or even impractical. Hardware acceleration is an incremental solution that can be cleanly added to these systems while keeping everything else intact. It is completely transparent to the user. The cost is much lower and the development time is much shorter than replacing the computers by faster ones. This paper presents an optimisation that uses a specific graphic hardware approach using the power of multi-core Graphic Processing Units (GPUs) in order to improve the tool path computation. This improvement is applied on a highly accurate and robust tool path generation algorithm. The paper presents, as a case of study, a fully implemented algorithm used for turning lathe machining of shoe lasts. A comparative study will show the gain achieved in terms of total computing time. The execution time is almost two orders of magnitude faster than modern PCs.

3D Hand Pose Estimation with Neural Networks

We propose the design of a real-time system to recognize and interprethand gestures. The acquisition devices are low cost 3D sensors. 3D hand pose will be segmented, characterized and track using growing neural gas (GNG) structure. The capacity of the system to obtain information with a high degree of freedom allows the encoding of many gestures and a very accurate motion capture. The use of hand pose models combined with motion information provide with GNG permits to deal with the problem of the hand motion representation. A natural interface applied to a virtual mirrorwriting system and to a system to estimate hand pose will be designed to demonstrate the validity of the system.

Improving 3D Keypoint Detection from Noisy Data Using Growing Neural Gas

3D sensors provides valuable information for mobile robotic tasks like scene classification or object recognition, but these sensors often produce noisy data that makes impossible applying classical keypoint detection and feature extraction techniques. Therefore, noise removal and downsampling have become essential steps in 3D data processing. In this work, we propose the use of a 3D filtering and down-sampling technique based on a Growing Neural Gas (GNG) network. GNG method is able to deal with outliers presents in the input data. These features allows to represent 3D spaces, obtaining an induced Delaunay Triangulation of the input space. Experiments show how the state-of-the-art keypoint detectors improve their performance using GNG output representation as input data. Descriptors extracted on improved keypoints perform better matching in robotics applications as 3D scene registration.

An approach to the application of shift-and-add algorithms on engineering and industrial processes

Different kinds of algorithms can be chosen so as to compute elementary functions. Among all of them, it is worthwhile mentioning the shift-and-add algorithms due to the fact that they have been specifically designed to be very simple and to save computer resources. In fact, almost the only operations usually involved with these methods are additions and shifts, which can be easily and efficiently performed by a digital processor. Shift-and-add algorithms allow fairly good precision with low cost iterations. The most famous algorithm belonging to this type is CORDIC. CORDIC has the capability of approximating a wide variety of functions with only the help of a slight change in their iterations. In this paper, we will analyze the requirements of some engineering and industrial problems in terms of type of operands and functions to approximate. Then, we will propose the application of shift-and-add algorithms based on CORDIC to these problems. We will make a comparison between the different methods applied in terms of the precision of the results and the number of iterations required.

ABPgame+ o cómo hacer del último curso de ingeniería una primera experiencia profesional

Algunos de los aspectos clave en el desarrollo profesional de un ingeniero son su capacidad para trabajar en equipo, para integrar diferentes puntos de vista y para desarrollar grandes proyectos con un alto nivel de incertidumbre. Los planes de estudio de las titulaciones que preparan a estos futuros ingenieros no pueden permanecer ajenos a estas necesidades y deben plantear situaciones lo más cercanas posible a la realidad que se encontrarán nuestros egresados en su vida laboral. Estas razones, nos han llevado a plantear una experiencia innovadora en una titulación de nueva implantación como es el Grado en Ingeniería Multimedia. Hemos elegido, para ello, la metodología del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), aplicada al itinerario de Creación y Entretenimiento Digital en cuarto curso, donde los estudiantes, agrupados en equipos, desarrollan un único gran proyecto durante el año, que es un videojuego. Queremos destacar dos consecuencias de esta experiencia: primero, el papel fundamental de la asignatura Proyectos Multimedia, sirviendo de apoyo al resto de asignaturas al llevar el peso de la gestión de los equipos y del seguimiento del proyecto. Y después, que los estudiantes pueden obtener un producto terminado al final del curso que les permita inaugurar su portafolio profesional.

El proceso de enseñanza-aprendizaje en la formación interuniversitaria: una experiencia a nivel de máster universitario

La incorporación del EEES provocó una infinidad de desafíos y retos a las Universidades que a día de hoy aún están siendo solucionados. Además, ha conllevado nuevas oportunidades para la formación de estudiantes pero también para las Universidades. Entre ellas, la formación interuniversitaria entre estados miembro de la UE. El EEES permite unificar a través del sistema ECTS la carga de trabajo de los estudiantes facilitando la propuesta de planes de estudios interuniversitarios. Sin embargo, surgen desafíos a la hora de llevarlos a la práctica. Independientemente de los retos en la propuesta de los planes de estudio, es necesario implementar procesos de enseñanza-aprendizaje que salven la distancia en el espacio físico entre el alumnado y el profesorado. En este artículo se presenta la experiencia docente de la asignatura e-home del Máster Machine Learning and Data Mining de la Universidad de Alicante y la Universidad Jean Monnet (Francia). En este caso, se combina la formación en aula presencial con formación en aula virtual a través de videoconferencia. La evaluación del método de enseñanza-aprendizaje propuesto utiliza la propia experiencia docente y encuestas realizadas a los alumnos para poner de manifiesto la ruptura de barreras espaciales y un éxito a nivel docente.

Evaluación continua utilizando controles on-line. Percepción de los estudiantes

En la asignatura Sistemas Inteligentes del grado en Ingeniería Informática, durante el curso 2013-14, se planteó a los estudiantes un sistema de evaluación continua de la parte teórica consistente en la realización de controles on-line utilizando cuestionarios Moodle. En las normas de evaluación de la asignatura, los controles acumulaban toda la materia impartida hasta la fecha y su peso creciente de cara a la obtención de la nota final. Teníamos especial interés en determinar si el sistema resultaba estimulante para los estudiantes. El artículo aborda la evaluación continua, el contexto de la asignatura y los criterios de evaluación que se establecieron para la evaluación de la parte teórica de la asignatura. Además, se presentan las características de los cuestionarios Moodle, se aporta la encuesta de valoración del método que se pasó a los estudiantes, los resultados obtenidos en la citada encuesta, las conclusiones y las recomendaciones para el futuro. Deseamos destacar el soporte de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Evaluación continua mediante controles utilizando Moodle” Código de Red ICE: 3021.

3D Maps Representation Using GNG

Current RGB-D sensors provide a big amount of valuable information for mobile robotics tasks like 3D map reconstruction, but the storage and processing of the incremental data provided by the different sensors through time quickly become unmanageable. In this work, we focus on 3D maps representation and propose the use of the Growing Neural Gas (GNG) network as a model to represent 3D input data. GNG method is able to represent the input data with a desired amount of neurons or resolution while preserving the topology of the input space. Experiments show how GNG method yields a better input space adaptation than other state-of-the-art 3D map representation methods.

Valoración por los estudiantes del uso de foros Moodle en la evaluación docente

En la asignatura Sistemas Inteligentes del grado en Ingeniería Informática, durante el curso 2012-13, se planteó a los estudiantes un sistema de evaluación de la parte teórica consistente en la realización de controles on-line utilizando cuestionarios Moodle. Para la elaboración de los cuestionarios, se elegirían preguntas propuestas por los estudiantes en cada uno de los foros temáticos correspondientes. De cada tema se creó una base de preguntas Moodle para la generación con restricciones de cuestionarios aleatorios. El funcionamiento de los foros de aportación de preguntas partía de un foro creado para cada tema donde los estudiantes iban añadiendo un hilo para cada pregunta que proponían. En el hilo se producía el debate y participación de los estudiantes relativo al contenido y calidad de la pregunta. Una vez cerrado cada foro, los profesores seleccionaban las que cumplían requisitos de calidad, creando así la base de preguntas de los cuestionarios Moodle. La asignatura ha tenido más de 120 estudiantes, con 14 foros, lo que ha hecho que se superaran los 1.500 hilos de preguntas. En este artículo se presenta la encuesta de valoración por parte de los estudiantes, así como detalles de participación en los foros, los resultados obtenidos y las conclusiones. Deseamos destacar el soporte de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Uso de los foros Moodle en la metodología docente” para realizar este estudio. Código de Red ICE: 2847.

Nuevo método de evaluación mediante revisiones cruzadas de los estudiantes

Actualmente nos enfrentamos a nuevos desafíos en el mundo de la educación. Entre las cuestiones más importantes se encuentra el grado de participación y compromiso de los estudiantes en su propio proceso de aprendizaje y esto implica que deban participar en su evaluación de manera activa. Así, en este artículo se presenta un nuevo método de evaluación empleado en la asignatura “Arquitecturas y Sistemas Operativos para Tiempo Real”, del título de Ingeniería Informática de la Universidad de Alicante. En este novedoso método, los alumnos participan en el proceso de evaluación de sus propios trabajos por medio de revisiones cruzadas (peer-reviewing) que pretenden identificar las carencias o errores en los trabajos presentados por sus compañeros de asignatura. En pocas semanas los estudiantes pueden entender la innovadora visión del proceso de enseñanza-aprendizaje empleado en nuestra asignatura y se involucran activamente en dicho proceso; con todo ello, sus conocimientos han de actualizarse de manera continua, por lo que son capaces de entender y asimilar los nuevos conceptos explicados por el profesor.

Estudio y planificación de contenidos, materiales y metodologías docentes según el EEES:Itin. Gest. Contenidos. 4º Ingeniería Multimedia

La red pretende servir de plataforma para la coordinación de las asignaturas de cuarto curso que constituyen el itinerario de Gestión de Contenidos correspondiente al grado de Ingeniería Multimedia para la ejecución de una metodología basada en proyectos. La red ha detectado los problemas de coordinación asociados a gestionar simultáneamente proyectos de naturaleza variada y las posibilidades de conexión de estos mismos con las asignaturas de Prácticas de empresa I y II y la elaboración del Trabajo de Fin de Grado. Se proponen soluciones para paliar estos problemas y se explica el alcance de los objetivos a conseguir.