Selective preying of the sphecid wasp Trachypus boharti on the meliponine bee Scaptotrigona postica: potential involvement of caste-specific cuticular hydrocarbons

The specialist digger wasp Trachypus boharti Rubio-Espina preys exclusively on males of the stingless bee Scaptotrigona postica Latreille 1807, although the hunting attacks involve both male and worker bees of S. postica and members of its own species. To understand the mechanism of prey selection, the cuticular hydrocarbon patterns of workers and males of S. postica are analyzed in detail, and the mandibular secretion of males is examined. The cuticular profiles of males and workers are distinctively different. The major group of cuticular compounds, heptacosene isomers, is twice as abundant in workers as in males. There is no clear distinction between worker and male mandibular secretions. Such a distinct and straightforward caste-specific difference in cuticular hydrocarbons could function as a recognition cue by which T. boharti distinguishes between workers and males of S. postica.

Machine learning and small robot navigation

Developing successful navigation and mapping strategies is an essential part of autonomous robot research. However, hardware limitations often make for inaccurate systems. This project serves to investigate efficient alternatives to mapping an environment, by first creating a mobile robot, and then applying machine learning to the robot and controlling systems to increase the robustness of the robot system. My mapping system consists of a semi-autonomous robot drone in communication with a stationary Linux computer system. There are learning systems running on both the robot and the more powerful Linux system. The first stage of this project was devoted to designing and building an inexpensive robot. Utilizing my prior experience from independent studies in robotics, I designed a small mobile robot that was well suited for simple navigation and mapping research. When the major components of the robot base were designed, I began to implement my design. This involved physically constructing the base of the robot, as well as researching and acquiring components such as sensors. Implementing the more complex sensors became a time-consuming task, involving much research and assistance from a variety of sources. A concurrent stage of the project involved researching and experimenting with different types of machine learning systems. I finally settled on using neural networks as the machine learning system to incorporate into my project. Neural nets can be thought of as a structure of interconnected nodes, through which information filters. The type of neural net that I chose to use is a type that requires a known set of data that serves to train the net to produce the desired output. Neural nets are particularly well suited for use with robotic systems as they can handle cases that lie at the extreme edges of the training set, such as may be produced by "noisy" sensor data. Through experimenting with available neural net code, I became familiar with the code and its function, and modified it to be more generic and reusable for multiple applications of neural nets.

Dengue aumentou onde governo menos investiu, diz pesquisa

Reportagem do Jornal da Globo, por William Waack, sobre execução do Plano de Combate à Dengue no Orçamento em 2015

HERITABILITY OF THE NUMBER OF OVARIOLES IN HONEY-BEE WORKERS (APIS-MELLIFERA L) (HYM, APIDAE)

Narrow and broad sense heritabilities (h(2)) of the number of ovarioles in Apis mellifera L. workers were estimated using two distinct data sets, based on groups of half (queens inseminated by several drones) and super-sisters (single drone insemination). The values found are in the usual range for economically important characters (0.25-0.38).

Heritability of the number of ovarioles in honey bee workers (Apis mellifera L.) (hym.:apidae)

Narrow and broad sense heritabilities (h2) of the number of ovarioles in Apis mellifera L. workers were estimated using two distinct data sets, based on groups of half (queens inseminated by several drones) and super-sisters (single drone insemination). The values found are in the usual range for economically important characters (0.25-0.38).

Modellizzazione dinamica di un motore brushless DC per uso propulsivo su droni

Studio e realizzazione di un modello dinamico, in Simulink, del sistema propulsivo di un aeromodello, dotato di un autopilota e di un'elettronica di bordo. Tali caratteristiche consentono al drone di effettuare delle operazioni di volo in piena autonomia.

Studio e ottimizzazione di un propulsore Diesel per un piccolo velivolo senza pilota

Studio e ottimizzazione di un propulsore a detonazione a gasolio per un piccolo velivolo senza pilota.

Modellazione e simulazione di un quadricottero multirotore

Descrizione e analisi del movimento di piattaforme multirotore tramite modellazione e simulazione computazionale. In particolare è stata analizzata l’attitudine di un quadricottero privo di sistema di controllo automatico. Per la scrittura e l’implementazione degli algoritmi risolutivi è stato utilizzato l’ambiente Matlab. Il codice realizzato permette, dopo successiva introduzione di alcune variabili realative a velivolo ed assetto, di ottenere l’evoluzione di parametri di volo che descrivono lo stato del drone nel tempo attraverso una progressiva integrazione numerica. In questo modo è possibile simulare teoricamente qualunque modello di quadricottero conoscendo i suoi parametri costruttivi, ottenendo così una modellazione preliminare da lanciare nel simulatore. Nella tesi viene utilizzato un unico modello realizzato in CAD Solidworks da cui sono stati ricavati i dati necessari. La tesi si compone di una trattazione semplificata di fattibilità di manovre semplici di un multirotore di tipo quadricottero con un approccio di Eulero-Newton ed, in seguito, in presenza di un carico sospeso tramite cavo considerato inestensibile, si sono analizzate delle evoluzioni nel tempo con un’approccio questa volta lagrangiano. Infine vengono trattati brevemente osservazioni conclusive e possibili sviluppi di questo lavoro di tesi.

Progetto preliminare di un UAV multi-modale

Studio, a livello preliminare, di un sistema a pilotaggio remoto che permetta la sorveglianza e il monitoraggio di zone aeree e marine ad alto rischio e in contemporanea di compiere una raccolta di dati che possa essere inviata in tempo reale ad un utente a terra. Negli ultimi anni si è sviluppato notevolmente il settore dei velivoli a pilotaggio remoto sia ad ala fissa sia ad ala rotante, per la videoripresa e la fotografia aerea a bassa quota, che è utilizzata in molti ambiti tra i quali la fotogrammetria, la geologia e l’archeologia, nonché per studi scientifici e per la sicurezza. Nel presente lavoro di tesi è stata studiata la fattibilità di un UAV capace di effettuare la sua missione, previa pianificazione, in due ambienti completamente diversi fra loro: l’aria e l’acqua. Così facendo si ha la possibilità di acquistare un solo mezzo con costi minori e con un profilo di missione molto più vasto. Lo sviluppo di questo drone, pensato per operazioni di protezione civile, si è articolato in più fasi: anzitutto si è cercato di stabilire quale fosse il suo ambito di utilizzo e quali caratteristiche avrebbe dovuto avere. Successivamente si è iniziato a valutare l’equipaggiamento del velivolo con tutti i sistemi necessari per compiere la sua attività ed infine si è realizzato un disegno CAD semplificato della sua struttura. La seconda parte del lavoro è stata incentrata sullo studio preliminare della stabilità del velivolo sia in configurazione aerea sia in quella marina andando dapprima a calcolare la posizione del baricentro dell’UAV in modo da avere un velivolo aereo staticamente stabile e a simularne il volo. Successivamente si è modificato un modello Simulink di un UAV disponibile in rete, adattandolo opportunamente a questo caso per simulare parte della missione e si è potuto constatare che il velivolo risulta essere stabile; per far questo sono state calcolate diverse derivate aerodinamiche in modo da poter simulare il comportamento dinamico del velivolo. Anche per la configurazione marina sono state calcolate le derivate aerodinamiche più significative ed è stata realizzata una simulazione per valutare la stabilità del ROV, sempre a comandi fissi. In ultima analisi si è studiata una missione tipica che potrebbe effettuare questo UAV multi-modale: per fare ciò si è tracciata in Google Earth una traiettoria cui sono stati aggiunti alcuni modelli CAD nelle fasi principali del volo per far capire come varia la forma del mezzo durante la missione. Lo scenario della missione è in un contesto di disastro ambientale dovuto ad un incidente in una centrale nucleare vicina al mare, caso che ben si presta alla applicazione di questo mezzo a pilotaggio remoto.

Sviluppo e sperimentazione di sensori per il monitoraggio della qualità dell'aria

Individuare e conoscere la natura degli inquinanti atmosferici e disporre dei dati delle emissioni sono azioni fondamentali per formulare politiche ambientali incentrate sul miglioramento della qualità dell'aria e monitorarne l'efficacia. Sorge l'esigenza di un controllo costante della qualità dell'aria, processo che avviene utilizzando delle centraline di monitoraggio fisse sparse nelle vie delle maggiori città o nei pressi dei principali insediamenti industriali. Lo scopo di questo progetto è quello di realizzare una stazione di monitoraggio mobile al fine di aumentare la superficie di controllo, realizzando un oggetto dinamico capace di acquisire dati sull'inquinamento. Questo è stato fatto applicando ad un drone un sistema di sensori capaci di rilevare le variazioni dei livelli di concentrazione degli agenti inquinanti. Ciò permette di eliminare le stazioni di monitoraggio fisse, le quali rappresentano una spesa ingente. Inoltre, attraverso l'utilizzo di un drone, è possibile monitorare siti più vasti, permettendo un monitoraggio costante e ripetuto nel tempo. La prima parte dell'elaborato analizza il sistema Embedded utilizzato per l'acquisizione dei dati, concentrando l'attenzione prevalentemente sui moduli utilizzati. La seconda descrive quali sono i primi passi per cominciare ad utilizzare i sensori posti sulla Gases Board 2.0 e risponde ai dubbi più comuni su quali parametri di configurazione adottare per un avere una risposta adeguata, quale processo di calibrazione seguire o come trasformare i dati acquisiti, espressi in tensioni, in valori di concentrazione di gas. La terza parte illustra i test effettuati per verificare il corretto funzionamento del sistema completo, con l’esposizione delle problematiche individuate, e una presentazione delle alternative più valide per superarle.

Sex-Specific Differences in Pathogen Susceptibility in Honey Bees (Apis mellifera)

Sex-related differences in susceptibility to pathogens are a common phenomenon in animals. In the eusocial Hymenoptera the two female castes, workers and queens, are diploid and males are haploid. The haploid susceptibility hypothesis predicts that haploid males are more susceptible to pathogen infections compared to females. Here we test this hypothesis using adult male (drone) and female (worker) honey bees (Apis mellifera), inoculated with the gut endoparasite Nosema ceranae and/or black queen cell virus (BQCV). These pathogens were chosen due to previously reported synergistic interactions between Nosema apis and BQCV. Our data do not support synergistic interactions between N. ceranae and BQCV and also suggest that BQCV has limited effect on both drone and worker health, regardless of the infection level. However, the data clearly show that, despite lower levels of N. ceranae spores in drones than in workers, Nosema-infected drones had both a higher mortality and a lower body mass than non-infected drones, across all treatment groups, while the mortality and body mass of worker bees were largely unaffected by N. ceranae infection, suggesting that drones are more susceptible to this pathogen than workers. In conclusion, the data reveal considerable sex-specific differences in pathogen susceptibility in honey bees and highlight the importance of ultimate measures for determining susceptibility, such as mortality and body quality, rather than mere infection levels

Rapid prototyping framework for visual control of autonomous micro aerial vehicles

Rapid prototyping environments can speed up the research of visual control algorithms. We have designed and implemented a software framework for fast prototyping of visual control algorithms for Micro Aerial Vehicles (MAV). We have applied a combination of a proxy-based network communication architecture and a custom Application Programming Interface. This allows multiple experimental configurations, like drone swarms or distributed processing of a drone’s video stream. Currently, the framework supports a low-cost MAV: the Parrot AR.Drone. Real tests have been performed on this platform and the results show comparatively low figures of the extra communication delay introduced by the framework, while adding new functionalities and flexibility to the selected drone. This implementation is open-source and can be downloaded from www.vision4uav.com/?q=VC4MAV-FW

Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

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.

Diseño de un sistema para el manejo a distancia de aeronaves construidas con arduino

El principal objetivo del proyecto es intentar reducir los costes de algunas de las operaciones de vigilancia llevadas a cabo por agencias o instituciones de seguridad. El proyecto consiste en diseñar y desarrollar un sistema informático que permita el manejo a distancia de un cuadricóptero a través de un ordenador, utilizando el teclado y visualizando las imágenes recibidas del módulo de la videocámara. Cada cuadricóptero estará compuesto de diferentes módulos y cada módulo tiene una funcionalidad característica. Se desarrollará un sistema de gestión de aeronaves para poder añadir nuevas unidades de cuadricópteros, así como un sistema de gestión de usuarios para administrar los usuarios en el sistema. Adicionalmente, se construirá un prototipo de cuadricóptero y se implementará su unidad controladora para poder realizar las pruebas del sistema desarrollado con ello. ---ABSTRACT---The aim of this project is to attempt to reduce the costs of some surveillance services offered by security agencies or institutions. The project consists in designing and developing a computer system to remotely control a drone or quad-copter through a computer, manipulating the drone through the keyboard and watching the images captured from the camera module. Each drone is built with one or more modules, and each module has its own functionality. Both new drones and new users can be added to the computer system through the drone management system and the user management system, respectively. Both of management systems are going to be developed. The project also includes the making of a quad-copter prototype and a controller unit implementation.

A General Purpose Configurable Controller for Indoors and Outdoors GPS-Denied Navigation for Multirotor Unmanned Aerial Vehicles

This research on odometry based GPS-denied navigation on multirotor Unmanned Aerial Vehicles is focused among the interactions between the odometry sensors and the navigation controller. More precisely, we present a controller architecture that allows to specify a speed specified flight envelope where the quality of the odometry measurements is guaranteed. The controller utilizes a simple point mass kinematic model, described by a set of configurable parameters, to generate a complying speed plan. For experimental testing, we have used down-facing camera optical-flow as odometry measurement. This work is a continuation of prior research to outdoors environments using an AR Drone 2.0 vehicle, as it provides reliable optical flow on a wide range of flying conditions and floor textures. Our experiments show that the architecture is realiable for outdoors flight on altitudes lower than 9 m. A prior version of our code was utilized to compete in the International Micro Air Vehicle Conference and Flight Competition IMAV 2012. The code will be released as an open-source ROS stack hosted on GitHub.