Manipolazione robotica mobile per il settore agroalimentare - Pianificazione di traiettorie per la Sloshing Suppression

Movimentazione, da parte di un braccio robotico, di un recipiente riempito con un liquido nello spazio tridimensionale. Sistema di trasferimento liquidi basato sul KUKA youBot, piattaforma open source per la ricerca scientifica. Braccio robotico a 5 gradi di libertà con struttura ortho-parallel e cinematica risolvibile in forma chiusa tramite l’applicazione di Pieper. Studio dei modi di vibrare dei liquidi e modellizzazione dei fenomeni ondosi tramite modello equivalente di tipo pendolo. Analisi delle metodologie di controllo di tipo feed-forward volte a sopprimere la risposta oscillatoria di un tipico sistema vibratorio. Filtraggio delle traiettorie di riferimento da imporre allo youBot, in modo tale da sopprimere le vibrazioni in uscita della massa d’acqua movimentata. Analisi e comparazione delle metodologie di input shaping e filtro esponenziale. Validazione sperimentale delle metodologie proposte implementandole sul manipolatore youBot. Misura dell’entità del moto ondoso basata su dati acquisiti tramite camera RGBD ASUS Xtion PRO LIVE. Algoritmo di visione per l’elaborazione offline dei dati acquisiti, con output l’andamento dell’angolo di oscillazione del piano interpolante la superficie del liquido movimentato.

Metodologie di caratterizzazione della smoothness di movimenti volontari di arto superiore

Ormai da diversi anni vengono utilizzate tecnologie più o meno sofisticate in ambito riabilitativo, grazie alle conoscenze sviluppate nel campo della medicina riabilitativa e in altri ambiti tra i quali le neuroscienze, la neurofiiologia, la biomeccanica e l'imaging. La ricerca tecnologica più avanzata in questo settore coinvolge dispositivi robotici e realtà virtuale con lo scopo di arrivare ad ottenere tecniche sempre migliori. Questo approccio è anche la base di studi del movimento e l'interesse che si ha riguardo al modo in cui avvengono la pianificazione e l'esecuzione dell'atto motorio. Di particolare rilevanza sono i submovimenti, ovvero le frammentazioni che compongono un movimento continuo umano, i quali forniscono un'analisi compatta di codifica del moto e si rivelano i principali responsabili della caratteristica di smoothness delle traiettorie risultanti. Sotto l'ipotesi che esistano tali unità discrete, la capacità di isolarle e caratterizzarle accuratamente fornisce una descrizione dell'atto motorio, dunque un'analisi che può portare a nuove scoperte negli studi delle performance motorie, della riabilitazione e del sistema di controllo motorio nell'uomo. Il presente elaborato mostra una panoramica all'approccio dello studio del movimento e della sua decomposizione, partendo dal modo in cui viene generato e controllato all'interno del nostro organismo, fino alle tecniche computazionali sfruttate per modellare ciò che avviene nel sistema motorio. Il primo capitolo centra il problema nel suo contesto di utilizzo, ovvero quello della riabilitazione neuromotoria con la quale si cerca di sfruttare le tecniche più innovative per ottenere risultati più efficienti e soddisfacenti e sempre meno soggettivi. Il capitolo successivo fornisce la visione anatomo-fisiologica del problema, infatti si cerca di spiegare il funzionamento generale di produzione dei comandi motori a cui seguono la vera e propria attuazione e l'eventuale correzione; alla base di questo meccanismo sta anche la possibilità di rendere efficaci le suddette tecniche riabilitative. Sono, poi, introdotti i submovimenti e le conclusioni a cui si è arrivati nel corso degli anni grazie a varie ricerche di caratterizzazione della smoothness che mettono in relazione tale caratteristica con i submovimenti stessi. Nella terza parte si ha una visione d'insieme del modo in cui le tecnologie più recenti possono essere applicate nell'ambito di studio della tesi: la realtà virtuale, così come la robotica, giocano un ruolo fondamentale per la misurazione e la rilevazione della cinematica del corpo umano (nel caso specifico, la cinematica dell'arto superiore). Nel quarto capitolo vengono descritti alcuni modelli con cui si cerca di estrarre le proprietà del movimento per poterne comprendere al meglio la natura ed il modo in cui viene generato. Si conclude il lavoro spiegando come l'elaborato possa essere sfruttato quale base per costruire prove sperimentali e di come le tecniche presentate possano essere utilizzate in contesti ancora più innovativi.

Robust video stabilisation algorithm using feature point selection and delta optical flow

In this study, the authors propose a novel video stabilisation algorithm for mobile platforms with moving objects in the scene. The quality of videos obtained from mobile platforms, such as unmanned airborne vehicles, suffers from jitter caused by several factors. In order to remove this undesired jitter, the accurate estimation of global motion is essential. However it is difficult to estimate global motions accurately from mobile platforms due to increased estimation errors and noises. Additionally, large moving objects in the video scenes contribute to the estimation errors. Currently, only very few motion estimation algorithms have been developed for video scenes collected from mobile platforms, and this paper shows that these algorithms fail when there are large moving objects in the scene. In this study, a theoretical proof is provided which demonstrates that the use of delta optical flow can improve the robustness of video stabilisation in the presence of large moving objects in the scene. The authors also propose to use sorted arrays of local motions and the selection of feature points to separate outliers from inliers. The proposed algorithm is tested over six video sequences, collected from one fixed platform, four mobile platforms and one synthetic video, of which three contain large moving objects. Experiments show our proposed algorithm performs well to all these video sequences.

Multi-criteria ranking and receptor modelling of airborne fine particles at three sites in the Pearl River Delta region of China

The multi-criteria decision making methods, Preference METHods for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) and Graphical Analysis for Interactive Assistance (GAIA), and the two-way Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model were applied to airborne fine particle compositional data collected at three sites in Hong Kong during two monitoring campaigns held from November 2000 to October 2001 and November 2004 to October 2005. PROMETHEE/GAIA indicated that the three sites were worse during the later monitoring campaign, and that the order of the air quality at the sites during each campaign was: rural site > urban site > roadside site. The PMF analysis on the other hand, identified 6 common sources at all of the sites (diesel vehicle, fresh sea salt, secondary sulphate, soil, aged sea salt and oil combustion) which accounted for approximately 68.8 ± 8.7% of the fine particle mass at the sites. In addition, road dust, gasoline vehicle, biomass burning, secondary nitrate, and metal processing were identified at some of the sites. Secondary sulphate was found to be the highest contributor to the fine particle mass at the rural and urban sites with vehicle emission as a high contributor to the roadside site. The PMF results are broadly similar to those obtained in a previous analysis by PCA/APCS. However, the PMF analysis resolved more factors at each site than the PCA/APCS. In addition, the study demonstrated that combined results from multi-criteria decision making analysis and receptor modelling can provide more detailed information that can be used to formulate the scientific basis for mitigating air pollution in the region.

The delta-phase spectrum with application to voice activity detection and speaker recognition

For several reasons, the Fourier phase domain is less favored than the magnitude domain in signal processing and modeling of speech. To correctly analyze the phase, several factors must be considered and compensated, including the effect of the step size, windowing function and other processing parameters. Building on a review of these factors, this paper investigates a spectral representation based on the Instantaneous Frequency Deviation, but in which the step size between processing frames is used in calculating phase changes, rather than the traditional single sample interval. Reflecting these longer intervals, the term delta-phase spectrum is used to distinguish this from instantaneous derivatives. Experiments show that mel-frequency cepstral coefficients features derived from the delta-phase spectrum (termed Mel-Frequency delta-phase features) can produce broadly similar performance to equivalent magnitude domain features for both voice activity detection and speaker recognition tasks. Further, it is shown that the fusion of the magnitude and phase representations yields performance benefits over either in isolation.

Realisation of ternary sigma-delta modulated arithmetic processing modules

Sigma-delta modulated systems have a number of very appealing properties and are, therefore, heavily used in analog to digital converters, amplifiers, and modulators. This paper presents new results which indicate that they may also have significant potential for general purpose arithmetic processing.