La Nariz Electrónica: Estado del Arte

En este trabajo se presenta el estado del arte de los sistemas olfativos artificiales o narices electrónicas, su funcionamiento y algunas de sus aplicaciones. Además, se revisa el concepto de olfato electrónico, pasando por sus aplicaciones más relevantes. Posteriormente, se analizan las similitudes del funcionamiento de la nariz electrónica con el sistema del olfato humano. Finalmente, se incluyen los conceptos más importantes relacionados con la instalación de narices electrónicas sobre robots móviles, destacando sus consiguientes aplicaciones.En este trabajo se presenta el estado del arte de los sistemas olfativos artificiales o narices electrónicas, su funcionamiento y algunas de sus aplicaciones. Además, se revisa el concepto de olfato electrónico, pasando por sus aplicaciones más relevantes. Posteriormente, se analizan las similitudes del funcionamiento de la nariz electrónica con el sistema del olfato humano. Finalmente, se incluyen los conceptos más importantes relacionados con la instalación de narices electrónicas sobre robots móviles, destacando sus consiguientes aplicaciones

A distributed framework for the control and cooperation of heterogeneous mobile robots in smart factories.

Doctoral Degree. University of KwaZulu-Natal, Durban.The present consumer market is driven by the mass customisation of products. Manufacturers are now challenged with the problem of not being able to capture market share and gain higher profits by producing large volumes of the same product to a mass market. Some businesses have implemented mass customisation manufacturing (MCM) techniques as a solution to this problem, where customised products are produced rapidly while keeping the costs at a mass production level. In addition to this, the arrival of the fourth industrial revolution (Industry 4.0) enables the possibility of establishing the decentralised intelligence of embedded devices to detect and respond to real-time variations in the MCM factory. One of the key pillars in the Industry 4.0, smart factory concept is Advanced Robotics. This includes cooperation and control within multiple heterogeneous robot networks, which increases flexibility in the smart factory and enables the ability to rapidly reconfigure systems to adapt to variations in consumer product demand. Another benefit in these systems is the reduction of production bottleneck conditions where robot services must be coordinated efficiently so that high levels of productivity are maintained. This study focuses on the research, design and development of a distributed framework that would aid researchers in implementing algorithms for controlling the task goals of heterogeneous mobile robots, to achieve robot cooperation and reduce bottlenecks in a production environment. The framework can be used as a toolkit by the end-user for developing advanced algorithms that can be simulated before being deployed in an actual system, thereby fast prototyping the system integration process. Keywords: Cooperation, heterogeneity, multiple mobile robots, Industry 4.0, smart factory, manufacturing, middleware, ROS, OPC, framework

Composition dynamique de services sensibles au contexte dans les systèmes intelligents ambiants

With the appearance of the paradigms of the ambient intelligence and ubiquitaire robotics, we attend the emergence of new ambient intelligent systems to create and manage environments or intelligent ecosystems in a intuitive and transparent way. These environments are intelligent spaces characterized in particular by the opening, the heterogeneousness, the uncertainty and the dynamicité of the entities which establish(constitute) them. These characteristics so lift(raise) considerable scientific challenges for the conception(design) and the implementation of an adequate intelligent system. These challenges are mainly among five: the abstraction of the representation of the heterogeneous entities, the management of the uncertainties, the reactivity in the events, the sensibility in the context and the auto-adaptationAvec l'apparition des paradigmes de l'intelligence ambiante et de la robotique ubiquitaire, on assiste à l'émergence de nouveaux systèmes intelligents ambiants visant à créer et gérer des environnements ou écosystèmes intelligents d'une façon intuitive et transparente. Ces environnements sont des espaces intelligents caractérisés notamment par l'ouverture, l'hétérogénéité, l'incertitude et la dynamicité des entités qui les constituent. Ces caractéristiques soulèvent ainsi des défis scientifiques considérables pour la conception et la mise en œuvre d'un système intelligent adéquat. Ces défis sont principalement au nombre de cinq : l'abstraction de la représentation des entités hétérogènes, la gestion des incertitudes, la réactivité aux événements, la sensibilité au contexte et l'auto-adaptation face aux changements imprévisibles qui se produisent dans l'environnement ambiant. L'approche par composition dynamique de services constitue l'une des réponses prometteuses à ces défis. Dans cette thèse, nous proposons un système intelligent capable d'effectuer une composition dynamique de services en tenant compte, d'une part, du contexte d'utilisation et des diverses fonctionnalités offertes par les services disponibles dans un environnement ambiant et d'autre part, des besoins variables exprimés par les utilisateurs. Ce système est construit suivant un modèle multicouche, adaptatif et réactif aux événements. Il repose aussi sur l'emploi d'un modèle de connaissances expressif permettant une ouverture plus large vers les différentes entités de l'environnement ambiant notamment : les dispositifs, les services, les événements, le contexte et les utilisateurs. Ce système intègre également un modèle de découverte et de classification de services afin de localiser et de préparer sémantiquement les services nécessaires à la composition de services. Cette composition est réalisée d'une façon automatique et dynamique en deux phases principales: la phase offline et la phase online. Dans la phase offline, un graphe global reliant tous les services abstraits disponibles est généré automatiquement en se basant sur des règles de décision sur les entrées et les sorties des services. Dans la phase online, des sous-graphes sont extraits automatiquement à partir du graphe global selon les tâches à réaliser qui sont déclenchées par des événements qui surviennent dans l'environnement ambiant. Les sous-graphes ainsi obtenus sont exécutés suivant un modèle de sélection et de monitoring de services pour tenir compte du contexte d'utilisation et garantir une meilleure qualité de service. Les différents modèles proposés ont été mis en œuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du laboratoire LISSI à partir de plusieurs scénarii d'assistance et de maintien de personnes à domicil