Coordinated Jacobian transpose control and its application to a climbing machine

Thesis (M.S.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 1994.Includes bibliographical references.by Craig Daniel Sunada.M.S

Localización de un robot móvil utilizando información visual y redes neuronales convolucionales

En este trabajo, se evalúan diferentes descriptores de apariencia global o descriptores holísticos para llevar a cabo la tarea de localización, que es una habilidad crucial para los robots móviles autónomos. La única fuente de información utilizada para resolver este problema es una cámara omnidireccional. De esta forma, las imágenes capturadas se procesan para obtener dichos descriptores. La posición de los robots se estima comparando los descriptores contenidos en el modelo visual y el descriptor calculado para una imagen de test. Los descriptores holísticos evaluados se basan en métodos analíticos (hog y gist) y técnicas de deep learning (redes neuronales convolucionales). La localización se prueba con un conjunto de imágenes que proporciona entornos interiores en condiciones reales de funcionamiento. Los resultados muestran que los descriptores basados en deep learning también pueden ser una solución interesante para llevar a cabo tareas de localización visua

Compensating for model uncertainty in the control of cooperative field robots

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 2002.Includes bibliographical references (p. 113-123).Current control and planning algorithms are largely unsuitable for mobile robots in unstructured field environment due to uncertainties in the environment, task, robot models and sensors. A key problem is that it is often difficult to directly measure key information required for the control of interacting cooperative mobile robots. The objective of this research is to develop algorithms that can compensate for these uncertainties and limitations. The proposed approach is to develop physics-based information gathering models that fuse available sensor data with predictive models that can be used in lieu of missing sensory information. First, the dynamic parameters of the physical models of mobile field robots may not be well known. A new information-based performance metric for on-line dynamic parameter identification of a multi-body system is presented. The metric is used in an algorithm to optimally regulate the external excitation required by the dynamic system identification process. Next, an algorithm based on iterative sensor planning and sensor redundancy is presented to enable field robots to efficiently build 3D models of their environment. The algorithm uses the measured scene information to find new camera poses based on information content. Next, an algorithm is presented to enable field robots to efficiently position their cameras with respect to the task/target. The algorithm uses the environment model, the task/target model, the measured scene information and camera models to find optimum camera poses for vision guided tasks. Finally, the above algorithms are combined to compensate for uncertainties in the environment, task, robot models and sensors. This is applied to a cooperative robot assembly task in an unstructured environment.(cont.) Simulations and experimental results are presented that demonstrate the effectiveness of the above algorithms on a cooperative robot test-bed.by Vivek Anand Sujan.Ph.D

Company Performance in Non-ferrous Metal Markets

Based on Slade\u27s profitability model tests of non-ferrous metal miners and Crowson\u27s qualitative assessment of the industry\u27s profitability this dissertation focuses on the quantitative profitability analysis of non-ferrous metal markets and its participants from 2002 until 2012. To contribute to a better understanding of these markets we analyze how miners have coped with the highly dynamic market environment and what drove their profitability during the commodity supercycle

Characterizing and evaluating autonomous controllers

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2016-2017La autonomía en robótica por medio de técnicas de Inteligencia Artificial, particularmente mediante el empleo sistemas de Planning & Scheduling (P&S), presenta un amplio campo de investigación con gran interés en aplicaciones como la robótica de exploración para entornos hostiles o difícilmente accesibles para los humanos. Sin embargo, las pruebas experimentales realizadas en los artículos de divulgación científica sobre controladores autónomos generalmente no están correctamente realizadas, ya que se carece de una metodología de estudio común. En este sentido se hace complicado comparar los nuevos sistemas con los trabajos previos, práctica habitual en otras disciplinas. Por ello, en esta tesis se propone un entorno de trabajo llamado On-Ground Autonomy Test Environment (OGATE) para permitir la evaluación de controladores autónomos. Este desarrollo consta de una metodología para estructurar la fase experimental, así como de un conjunto de métricas independientes tanto del dominio como del campo de aplicación del sistema robótico. La unión de estos elementos, mediante un software que automatiza el proceso experimental, permite obtener evaluaciones reproducibles y objetivas sobre los controladores autónomos bajo estudio. Para demostrar la efectividad del entorno de trabajo, se han utilizado dos controladores autónomos basados en diferentes paradigmas para P&S. Primero se ha utilizado el Goal Oriented Autonomous Controller (GOAC), desarrollado bajo contrato de la Agencia Espacial Europea. Segundo, durante esta tesis se ha implementado la Model-Based Architecture (MoBAr). MoBAr está diseñado con el objetivo de probar diferentes planificadores basados en el Planning Domain Definition Language (PDDL) para conseguir autonomía a bordo. En este sentido, en la tesis también se introduce un nuevo planificador llamado Unified Path Planning and Task Planning Architecture (UP2TA). Dicho sistema integra un planificador general basado en PDDL y algoritmos de planificación de rutas con el objetivo de generar planes más seguros y eficientes para robots de exploración. Referente a la planificación de rutas, en la tesis se incluye la definición de dos nuevos algoritmos enfocados en la movilidad de los robots de exploración: S-Theta* y 3D Accurate Navigation Algorithm (3Dana). S-Theta* permite obtener rutas con un menor número de cambios de dirección que algoritmos previos, mientras que 3Dana genera rutas más seguras y restringidas en función de la pendiente del entorno, empleando para ello Modelos Digitales de Terreno (MDT) y mapas de costes trasversales. Partiendo de GOAC y MoBAr, se ha empleado OGATE para evaluar ambos controladores, siendo posible caracterizar aspectos relevantes de la integración entre Planning & Execution (P&E) difícilmente accesibles mediante otros enfoques. Además, los resultados obtenidos son objetivos y reproducibles, permitiendo realizar comparaciones entre controladores autónomos con diferentes tecnologías y/o paradigmas de P&S

Sistema sensorial para control y localización de vehículos en exteriores

Esta tesis se ocupa de la resolucion del problema de posicionamiento y localización de un vehiculo en un entorno natural. Tras una revision de los diferentes sistemas para el conocimiento de lo posición del vehiculo en cada momento, se presenta un sistema sensorial que, empleando un minimo numero de sensores complementarios y redundantes: un receptor GPS diferencial como sistema de posicionamiento externo y un odómetro como sistema de posicionamiento interno, permita conocer la posicion del vehiculo de forma continua y en tiempo real guardando un equilibrio entre precision y precio del equipo. Para combinar la informacion que sobre la posición ofrecen los sensores a borde del robot, se ha formulado un modelo de fusión probabilistico que, partiendo de las estimaciones con incertidumbre proporcionada por el GPS diferencial y por el odómetro, permite obtener la mejor estimación de la magnitud medida y la incertidumbre asociada a esta mejor estimacion. Se consigue asi un posicionamiento continuo y preciso aun en ausencia de señal GPS. La tecnica de fusion sensorial que se propone en esta tesis distingue la naturaleza del error asociado a las medidas de los sensores: ruido blanco y coloreado o autocorrelacionado, y la existencia o no de correlacion entre las mismas. Se han validado experimentalmente con éxito los desarrollos presentados en el robot tractor Rojo, un tractor comercial cuya automatización forma parte del trabajo desarrollo en esta tesis. Se demuestra la eficacia del método de fusion sensorial propuesto aun empleando sensores de coste medio/bajo y en situaciones en que la señal GPS, herramienta principal de posicion, no esta presente