Prediction of Robot Execution Failures Using Neural Networks

In recent years, the industrial robotic systems are designed with abilities to adapt and to learn in a structured or unstructured environment. They are able to predict and to react to the undesirable and uncontrollable disturbances which frequently interfere in mission accomplishment. In order to prevent system failure and/or unwanted robot behaviour, various techniques have been addressed. In this study, a novel approach based on the neural networks (NNs) is employed for prediction of robot execution failures. The training and testing dataset used in the experiment consists of forces and torques memorized immediately after the real robot failed in assignment execution. Two types of networks are utilized in order to find best prediction method - recurrent NNs and feedforward NNs. Moreover, we investigated 24 neural architectures implemented in Matlab software package. The experimental results confirm that this approach can be successfully applied to the failures prediction problem, and that the NNs outperform other artificial intelligence techniques in this domain. To further validate a novel method, real world experiments are conducted on a Khepera II mobile robot in an indoor structured environment. The obtained results for trajectory tracking problem proved usefulness and the applicability of the proposed solution

Neural Extended Kalman Filter for State Estimation of Automated Guided Vehicle in Manufacturing Environment

To navigate autonomously in a manufacturing environment Automated Guided Vehicle (AGV) needs the ability to infer its pose. This paper presents the implementation of the Extended Kalman Filter (EKF) coupled with a feedforward neural network for the Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM). The neural extended Kalman filter (NEKF) is applied on-line to model error between real and estimated robot motion. Implementation of the NEKF is achieved by using mobile robot, an experimental environment and a simple camera. By introducing neural network into the EKF estimation procedure, the quality of performance can be improved

Modelado del rendimiento de códigos irregulares paralelos en sistemas distribuidos

La evolución de las tecnologías de la información nos permite abordar problemas en ciencia e ingeniería cada vez más grandes, complejos y con mejor resolución, obteniendo soluciones en un tiempo razonable. La necesidad, o posibilidad, de resolver estos problemas requieren, cada día más, el uso de las grandes infraestructuras computacionales disponibles en los centros de cálculo, o de los recursos distribuidos y coordinados a través de computación Grid sin necesidad de un control centralizado. Debido a esto, la programación en arquitecturas distribuidas es cada vez más popular, y, muchas veces, imprescindible, entre los miembros de la comunidad científica. Muchas veces se reciclan viejas técnicas para tratar con las nuevas arquitecturas. Así, los métodos de predicción de rendimiento, usados frecuentemente tanto por los arquitectos de computadores como por los creadores de compiladores, pueden ser adaptados para tener en cuenta las peculiaridades de estos nuevos sistemas distribuidos. Pero no todos los algoritmos pueden ser tratados de la misma forma. Hay una categoría especial de problemas, los llamados códigos irregulares, en los que cálculos, control de flujo, patrón de acceso a memoria y comunicaciones durante la ejecución dependen fuertemente de los datos de entrada, y no pueden ser caracterizados correctamente de forma estática. Estos problemas aparecen cada vez con mayor frecuencia en el software científico y de ingeniería. En este documento describimos una metodología que nos permite crear modelos de predicción de rendimiento de códigos irregulares para arquitecturas paralelas y distribuidas, metodología que se ha aplicado a un grupo escogido de algoritmos. Los algoritmos seleccionados corresponden todos a aplicaciones reales, que representan distintas categorías de códigos irregulares. Estos algoritmos cubren diferentes ámbitos de interés en ciencia y tecnología, incluyendo desde la resolución de sistemas de ecuaciones con matrices dispersas hasta métodos heurísticos de optimización. Sobre todos estos algoritmos se han llevado a cabo diferentes tipos de análisis para caracterizar su comportamiento ante diversas configuraciones de los sistemas computacionales y de los datos de entrada. El procesos ha supuesto distintas aproximaciones al problema de la modelización de códigos irregulares tanto en el aspectos de las computaciones como en el de las comunicaciones

XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2017 : Libro de actas

Trabajos presentados en el XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de La Plata los días 9 al 13 de octubre de 2017, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

MS FT-2-2 7 Orthogonal polynomials and quadrature: Theory, computation, and applications

Quadrature rules find many applications in science and engineering. Their analysis is a classical area of applied mathematics and continues to attract considerable attention. This seminar brings together speakers with expertise in a large variety of quadrature rules. It is the aim of the seminar to provide an overview of recent developments in the analysis of quadrature rules. The computation of error estimates and novel applications also are described

Generalized averaged Gaussian quadrature and applications

A simple numerical method for constructing the optimal generalized averaged Gaussian quadrature formulas will be presented. These formulas exist in many cases in which real positive GaussKronrod formulas do not exist, and can be used as an adequate alternative in order to estimate the error of a Gaussian rule. We also investigate the conditions under which the optimal averaged Gaussian quadrature formulas and their truncated variants are internal

Performance analysis for wireless G (IEEE 802.11G) and wireless N (IEEE 802.11N) in outdoor environment

This paper described an analysis the different capabilities and limitation of both IEEE technologies that has been utilized for data transmission directed to mobile device. In this work, we have compared an IEEE 802.11/g/n outdoor environment to know what technology is better. The comparison consider on coverage area (mobility), throughput and measuring the interferences. The work presented here is to help the researchers to select the best technology depending of their deploying case, and investigate the best variant for outdoor. The tool used is Iperf software which is to measure the data transmission performance of IEEE 802.11n and IEEE 802.11g