Virtualización de Redes de Computadores con GNS3: Evaluación de soluciones para el aprendizaje a distancia

El diseño de los recursos educativos permite a los estudiantes modificar su proceso de aprendizaje. En particular, los recursos educativos on-line descargables han sido utilizados con éxito en la educación en ingeniería en los últimos años. Por lo general, estos recursos son gratuitos y accesibles desde la web. Además, son diseñados y desarrollados por profesores y usados por sus estudiantes. Pero, rara vez se desarrollan por los estudiantes con el fin de ser utilizados por otros estudiantes. En este artículo, profesores y estudiantes trabajan juntos para implementar recursos educativos de libre distribución, que puedan ser utilizados por los estudiantes para mejorar el proceso de aprendizaje de redes de computadores en los estudios de ingeniería. En particular, se virtualizan topologías de red para modelar redes LAN (Local Area Network) y MAN (Metropolitan Area Network) con el fin de simular el comportamiento de los enlaces y nodos cuando están interconectados con diferente diseño físico y lógico. Para ello, usando el software de libre distribución GNS3, y teniendo como base la configuración de la red del laboratorio L24 de la EPS, se construye un entorno virtual que simula las posibilidades reales de este laboratorio.

Consideraciones iniciales del cambio de metodología presencial a MOOC. El caso de Sistemas Inteligentes

La evolución tecnológica afecta a todas las parcelas de actividad humana. Entre los aspectos más sensibles a esta evolución se encuentran la enseñanza y el aprendizaje tanto por su impacto en las competencias profesionales como por su uso para mejorar la calidad y relevancia de la docencia. Los profesores deben asumir un papel director ante esta situación que con el tiempo gana en protagonismo, siendo fundamental abordar la adaptación al cambio metodológico que supone la emergencia de la docencia on-line y la cada vez mayor presencia de los MOOC (acrónimo en inglés de massive open online course). En este trabajo se analiza la docencia on-line de materias de Inteligencia Artificial (IA), utilizando el paradigma de los MOOC como referencia. A tal fin, se revisan las características de los MOOC, sus aspectos metodológicos y sistemas de evaluación. Se particulariza el estudio de los MOOC en IA comparándolos con el enfoque de carácter presencial de la asignatura Sistemas Inteligentes. El objetivo de este trabajo es determinar los aspectos que deberían reenfocarse en esta materia bajo el paradigma MOOC. Deseamos destacar el soporte de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Revisión de objetivos y contenidos de IA en el grado de Ingeniería Informática dentro del EESS” Código de Red ICE: 3300.

La Web Semántica Como Herramienta para el Apoyo a la Docencia

La web semántica consiste en un nuevo paradigma web para acceder, buscar, compartir y gestionar información a través de la combinación de tecnologías y de estructuras de gestión del conocimiento. El concepto de web semántica proporciona herramientas para el almacenamiento, intercambio y consulta de esta información mediante el desarrollo y la inclusión de metadatos y ontologías del cuerpo de conocimiento. La estructura de los datos que proporciona permite que sea consultada automáticamente por usuarios humanos o sistemas informáticos, mejorando su interoperabilidad. El desarrollo de la web semántica supone una evolución del desarrollo web en general hacia una web más inteligente o web 3.0. Este paradigma puede ser aprovechado en los procesos de docencia-aprendizaje para estructurar, almacenar y compartir los contenidos mediante sistemas automáticos de consultas alojados en web semánticas que tratan sobre los cuerpos de conocimiento de las materias. La disciplina informática es especialmente adecuada para este propósito debido a su complejidad y a la gran variedad de términos que maneja. Por otra parte, su desarrollo en continua evolución propicia la implantación de mecanismos automáticos de mantenimiento y de actualización de los nuevos contenidos.

Experiences Using an Open Source Sofware Library to Teach Computer Vision Subjects

Machine vision is an important subject in computer science and engineering degrees. For laboratory experimentation, it is desirable to have a complete and easy-to-use tool. In this work we present a Java library, oriented to teaching computer vision. We have designed and built the library from the scratch with enfasis on readability and understanding rather than on efficiency. However, the library can also be used for research purposes. JavaVis is an open source Java library, oriented to the teaching of Computer Vision. It consists of a framework with several features that meet its demands. It has been designed to be easy to use: the user does not have to deal with internal structures or graphical interface, and should the student need to add a new algorithm it can be done simply enough. Once we sketch the library, we focus on the experience the student gets using this library in several computer vision courses. Our main goal is to find out whether the students understand what they are doing, that is, find out how much the library helps the student in grasping the basic concepts of computer vision. In the last four years we have conducted surveys to assess how much the students have improved their skills by using this library.

Investigación en metodologías de aprendizaje para grupos ARA en la materia de arquitectura de computadores

La enseñanza en inglés es uno de los retos a los que se está enfrentando actualmente la universidad española. La Universidad de Alicante ofrece a través de los grupos de Alto Rendimiento Académico (ARA) parte de la docencia de los estudios de grado en inglés. El objetivo principal de esta red es la de consolidar y ampliar la investigación realizada en metodologías de aprendizaje para grupos ARA en la materia de arquitectura de computadores. En consecuencia, se pretende ampliar los materiales docentes en inglés en relación con la enseñanza de asignaturas relacionadas con la materia en estos grupos de alto rendimiento. Estas asignaturas son impartidas por varios miembros de la red en diferentes cursos de los Grados de Ingeniería Informática y de Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación. Como caso práctico, se ha continuado con la investigación en la asignatura Arquitectura de Computadores del Grado de Ingeniería Informática. Para ello, se han elaborado nuevos materiales para prácticas que permiten la participación activa y el trabajo en equipo. Cada uno de los materiales propuestos está diseñado dentro del marco metodológico implementado en la asignatura, relacionado con la consecución de objetivos y competencias, y con la evaluación de la misma.

Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Evaluación continua mediante controles utilizando Moodle

Esta memoria corresponde al trabajo desarrollado durante el curso 2013-2014 por los componentes de la “Red de Investigación en Sistemas Inteligentes. Evaluación continua mediante controles utilizando Moodle”. Código de Red ICE: 3021. 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 debido a considerar que este aspecto es fundamental en el proceso de aprendizaje. La memoria se organiza de la siguiente forma: se inicia analizando la viabilidad de la evaluación continua y su interés pedagógico en nuestro contexto, seguidamente se presenta la metodología empleada, las características de los cuestionarios Moodle, se aportan los estudios que nos han permitido validar nuestra propuesta, las conclusiones y las recomendaciones que permitirán mejorar los procesos y resultados en el futuro.

La inclusión de entornos virtuales en la intervención del alumnado del espectro autista

Los autores de este artículo exponen una serie de consideraciones sobre estas cuestiones y apuestan por la inclusión de la realidad virtual inmersiva como recurso no sólo tecnológico, sino eminentemente pedagógico y didáctico, que puede contribuir a reducir y a apoyar la educación del alumnado cuyo estilo cognitivo es visual, como es el caso del alumnado con TEA y síndrome de Asperger.

Diseño de itinerarios de aprendizaje sobre Moodle para asignaturas de redes de computadores basados en virtualización mediante software libre

El diseño de recursos educacionales y materiales didácticos vía on-line permite mejorar el aprendizaje autónomo y a distancia (o no presencial). El proceso de convergencia Europea del Espacio de Educación Superior determina que el empleo de este tipo de recursos dota al estudiante de más flexibilidad, aunque la metodología de educación dominante sea la tradicional (es decir, las clases presenciales). Los recursos educacionales on-line juegan un rol importante en este contexto. En trabajos previos se ha experimentado diseñando cursos con ayuda de un LCMS (Learning Content Management System) como el Moodle corporativo de la UA, incorporando documentos SCORM para diseñar lecciones de autoevaluación, con laboratorios virtuales y otras herramientas de simulación de diseño propio (KIVANS, applets KIVANS+EJS). En esta nueva red se pretende generar nuevos recursos didácticos basados en software libre. Ninguno de los laboratorios virtuales desarrollados hasta ahora permiten a los alumnos poner en práctica los desarrollos de las clases presenciales a distancia. Para ello, usando el software de libre distribución GNS3, y teniendo como base la configuración de la red del laboratorio L24 de la EPS, se pretende construir un entorno virtual que simule las posibilidades reales de este laboratorio.

3D model reconstruction using neural gas accelerated on GPU

In this work, we propose the use of the neural gas (NG), a neural network that uses an unsupervised Competitive Hebbian Learning (CHL) rule, to develop a reverse engineering process. This is a simple and accurate method to reconstruct objects from point clouds obtained from multiple overlapping views using low-cost sensors. In contrast to other methods that may need several stages that include downsampling, noise filtering and many other tasks, the NG automatically obtains the 3D model of the scanned objects. To demonstrate the validity of our proposal we tested our method with several models and performed a study of the neural network parameterization computing the quality of representation and also comparing results with other neural methods like growing neural gas and Kohonen maps or classical methods like Voxel Grid. We also reconstructed models acquired by low cost sensors that can be used in virtual and augmented reality environments for redesign or manipulation purposes. Since the NG algorithm has a strong computational cost we propose its acceleration. We have redesigned and implemented the NG learning algorithm to fit it onto Graphics Processing Units using CUDA. A speed-up of 180× faster is obtained compared to the sequential CPU version.

Semantic localization in the PCL library

The semantic localization problem in robotics consists in determining the place where a robot is located by means of semantic categories. The problem is usually addressed as a supervised classification process, where input data correspond to robot perceptions while classes to semantic categories, like kitchen or corridor. In this paper we propose a framework, implemented in the PCL library, which provides a set of valuable tools to easily develop and evaluate semantic localization systems. The implementation includes the generation of 3D global descriptors following a Bag-of-Words approach. This allows the generation of fixed-dimensionality descriptors from any type of keypoint detector and feature extractor combinations. The framework has been designed, structured and implemented to be easily extended with different keypoint detectors, feature extractors as well as classification models. The proposed framework has also been used to evaluate the performance of a set of already implemented descriptors, when used as input for a specific semantic localization system. The obtained results are discussed paying special attention to the internal parameters of the BoW descriptor generation process. Moreover, we also review the combination of some keypoint detectors with different 3D descriptor generation techniques.

3DCOMET: 3D compression methods test dataset

The use of 3D data in mobile robotics applications provides valuable information about the robot’s environment. However usually the huge amount of 3D information is difficult to manage due to the fact that the robot storage system and computing capabilities are insufficient. Therefore, a data compression method is necessary to store and process this information while preserving as much information as possible. A few methods have been proposed to compress 3D information. Nevertheless, there does not exist a consistent public benchmark for comparing the results (compression level, distance reconstructed error, etc.) obtained with different methods. In this paper, we propose a dataset composed of a set of 3D point clouds with different structure and texture variability to evaluate the results obtained from 3D data compression methods. We also provide useful tools for comparing compression methods, using as a baseline the results obtained by existing relevant compression methods.

Experiences on using Arduino for laboratory experiments of Automatic Control and Robotics

The free hardware platforms have become very important in engineering education in recent years. Among these platforms, Arduino highlights, characterized by its versatility, popularity and low price. This paper describes the implementation of four laboratory experiments for Automatic Control and Robotics courses at the University of Alicante, which have been developed based on Arduino and other existing equipment. Results were evaluated taking into account the views of students, concluding that the proposed experiments have been attractive to them, and they have acquired the knowledge about hardware configuration and programming that was intended.

Control and Guidance of Low-Cost Robots via Gesture Perception for Monitoring Activities in the Home

This paper describes the development of a low-cost mini-robot that is controlled by visual gestures. The prototype allows a person with disabilities to perform visual inspections indoors and in domestic spaces. Such a device could be used as the operator's eyes obviating the need for him to move about. The robot is equipped with a motorised webcam that is also controlled by visual gestures. This camera is used to monitor tasks in the home using the mini-robot while the operator remains quiet and motionless. The prototype was evaluated through several experiments testing the ability to use the mini-robot’s kinematics and communication systems to make it follow certain paths. The mini-robot can be programmed with specific orders and can be tele-operated by means of 3D hand gestures to enable the operator to perform movements and monitor tasks from a distance.

Estudio y mejora de métodos de registro 3D: aceleración sobre unidades de procesamiento gráfico y caracterización del espacio de transformaciones iniciales

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

Visual perception for the 3D recognition of geometric pieces in robotic manipulation

During grasping and intelligent robotic manipulation tasks, the camera position relative to the scene changes dramatically because the robot is moving to adapt its path and correctly grasp objects. This is because the camera is mounted at the robot effector. For this reason, in this type of environment, a visual recognition system must be implemented to recognize and “automatically and autonomously” obtain the positions of objects in the scene. Furthermore, in industrial environments, all objects that are manipulated by robots are made of the same material and cannot be differentiated by features such as texture or color. In this work, first, a study and analysis of 3D recognition descriptors has been completed for application in these environments. Second, a visual recognition system designed from specific distributed client-server architecture has been proposed to be applied in the recognition process of industrial objects without these appearance features. Our system has been implemented to overcome problems of recognition when the objects can only be recognized by geometric shape and the simplicity of shapes could create ambiguity. Finally, some real tests are performed and illustrated to verify the satisfactory performance of the proposed system.