Inferring links between concerns and methods with multi-abstraction vector space model

NSF

Identification of an Adaptative Model for an Articulated robot: A black-box approach

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.O conceito emergente e cada vez mais consolidado da indústria 4.0 traz consigo em um de seus pilares a rápida adaptação aos anseios do mercado, sendo necessário prover cada vez mais produtos mais individualizados e customizados, fazendo da flexibilidade, uma das características chaves para prosperar nesse ambiente. Nesse contexto, a montagem final de produtos de larga escala, como por exemplo, na indústria automotiva, apresenta um ambiente bastante flexível devido ao baixo número de produtos e a imensa gama de variações dos mesmos. Essa flexibilidade, porém, é obtida ao custo de um baixo nível de automação no ambiente da montagem final. Manipuladores robóticos apresentam-se como elementos bastante flexíveis: apresentam alto grau de liberdade de movimentação e capazes de atuar na execução das mais diversas tarefas. Tradicionalmente, estes são empregados em um layout celular que permitem um alto grau de versatilidade. A fim de se diminuir o ciclo de tempo da montagem final nas linhas de produção, cada vez mais, opta-se por um layout de fluxo contínuo, ininterrupto, capaz de reduzir em mais de 63% os tempos da montagem. Assim, o Werkzeugmaschinenlabor -WZL (Laboratório de Máquinas-Ferramenta) da Universidade Técnica da Renânia do Norte-Vestefália em Aachen através do projeto FASIM - Final Assembly in Motion (Montagem Final em Movimento) busca solucionar toda a problemática envolvida na sincronização dos manipuladores robóticos, com o restante dos componentes da linha de produção em um ambiente de movimento contínuo. Através de diversos trabalhos envolvendo anos de pesquisa, o laboratório optou por uma sincronização realizada através de um controle preditivo (Model Predictive Control - MPC) capaz de: garantir a sincronização requerida ao passo que compensa interferências das vibrações do sistema de movimentação e; lidar com o tempo de zona morta proveniente da comunicação entre sistema de controle, manipuladores robóticos e o sistema de medição. Como qualquer abordagem de controle clássica, para um devido ajuste e um bom resultado do sistema de controle, é preciso antes de mais nada um bom modelo que represente o sistema. Durante as etapas mais recentes do projeto, o modelo do sistema foi obtido através de uma estrutura caixa-preta utilizando a captação de dados reais de entrada e saída do sistema. Esse trabalho se propõe, então, a identificar um modelo de um manipulador robótico, acoplado ao sistema de medição de larga escala, através de uma abordagem caixa-preta, que gere resultados mais próximos ao sistema real que o modelo até então obtido pelo WZL. O trabalho se centrou em pesquisar diversas técnicas de identificação e possíveis ferramentas de implementação que pudesse proporcionar uma integração rápida ao ambiente do laboratório. Indo desde identificação usando-se de técnicas de aprendizado de máquina, otimização a estimação online de parâmetros do sistema. Visou-se estudar a possibilidade de identificação de um modelo adaptativo capaz de aproximar a dinâmica do sistema real em pose do laboratório a fim de melhorar os resultados do controle projetado pelo mesmo.The growing desire for more individualized products requires from the industry a high degree of flexibility and shorter production times. In this context, in order to achieve the required quality and time standards in the final assembly in the automotive industry, the process is done through a high degree of manual work in continuous assembly line. Seeking to create a more automated production environment while maintaining the same levels of flexibility and quality, the Werkzeugmaschinenlabor -WZL through the FASIM (Final Assembly in Motion) project, studies the possibility of employing robotic manipulators synchronized with the movement of the product in the continuous production line. Synchronization is performed through a model predictive control (MPC) capable of compensating for deviations of the manipulator system and conveyor system while, rejecting system's disturbances and dealing with the dead-time delays from the robot and measurement system . In order for the control to have an adequate behavior, it needs a good model of the system. Thus, this work aims to study methods and tools capable of providing a more accurate model than the current one in the possession of the laboratory. Several methods and tools were researched, which could provide an adaptive model for the robotic system. It focused on evaluating the possibility of implementing a neural network model and the implementation of an online estimator of system parameters

Trajectory planning for industrial robot using genetic algorithms

En las últimas décadas, debido la importancia de sus aplicaciones, se han propuesto muchas investigaciones sobre la planificación de caminos y trayectorias para los manipuladores, algunos de los ámbitos en los que pueden encontrarse ejemplos de aplicación son; la robótica industrial, sistemas autónomos, creación de prototipos virtuales y diseño de fármacos asistido por ordenador. Por otro lado, los algoritmos evolutivos se han aplicado en muchos campos, lo que motiva el interés del autor por investigar sobre su aplicación a la planificación de caminos y trayectorias en robots industriales. En este trabajo se ha llevado a cabo una búsqueda exhaustiva de la literatura existente relacionada con la tesis, que ha servido para crear una completa base de datos utilizada para realizar un examen detallado de la evolución histórica desde sus orígenes al estado actual de la técnica y las últimas tendencias. Esta tesis presenta una nueva metodología que utiliza algoritmos genéticos para desarrollar y evaluar técnicas para la planificación de caminos y trayectorias. El conocimiento de problemas específicos y el conocimiento heurístico se incorporan a la codificación, la evaluación y los operadores genéticos del algoritmo. Esta metodología introduce nuevos enfoques con el objetivo de resolver el problema de la planificación de caminos y la planificación de trayectorias para sistemas robóticos industriales que operan en entornos 3D con obstáculos estáticos, y que ha llevado a la creación de dos algoritmos (de alguna manera similares, con algunas variaciones), que son capaces de resolver los problemas de planificación mencionados. El modelado de los obstáculos se ha realizado mediante el uso de combinaciones de objetos geométricos simples (esferas, cilindros, y los planos), de modo que se obtiene un algoritmo eficiente para la prevención de colisiones. El algoritmo de planificación de caminos se basa en técnicas de optimización globales, usando algoritmos genéticos para minimizar una función objetivo considerando restricciones para evitar las colisiones con los obstáculos. El camino está compuesto de configuraciones adyacentes obtenidas mediante una técnica de optimización construida con algoritmos genéticos, buscando minimizar una función multiobjetivo donde intervienen la distancia entre los puntos significativos de las dos configuraciones adyacentes, así como la distancia desde los puntos de la configuración actual a la final. El planteamiento del problema mediante algoritmos genéticos requiere de una modelización acorde al procedimiento, definiendo los individuos y operadores capaces de proporcionar soluciones eficientes para el problema.Abu-Dakka, FJM. (2011). Trajectory planning for industrial robot using genetic algorithms [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10294Palanci

Third International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, and Automation for Space 1994

The Third International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, and Automation for Space (i-SAIRAS 94), held October 18-20, 1994, in Pasadena, California, was jointly sponsored by NASA, ESA, and Japan's National Space Development Agency, and was hosted by the Jet Propulsion Laboratory (JPL) of the California Institute of Technology. i-SAIRAS 94 featured presentations covering a variety of technical and programmatic topics, ranging from underlying basic technology to specific applications of artificial intelligence and robotics to space missions. i-SAIRAS 94 featured a special workshop on planning and scheduling and provided scientists, engineers, and managers with the opportunity to exchange theoretical ideas, practical results, and program plans in such areas as space mission control, space vehicle processing, data analysis, autonomous spacecraft, space robots and rovers, satellite servicing, and intelligent instruments

DigBug—Pre/post-processing operator selection for accurate bug localization

Bug localization is a recurrent maintenance task in software development. It aims at identifying relevant code locations (e.g., code files) that must be inspected to fix bugs. When such bugs are reported by users, the localization process become often overwhelming as it is mostly a manual task due to incomplete and informal information (written in natural languages) available in bug reports. The research community has then invested in automated approaches, notably using Information Retrieval techniques. Unfortunately, reported performance in the literature is still limited for practical usage. Our key observation, after empirically investigating a large dataset of bug reports as well as workflow and results of state-of-the-art approaches, is that most approaches attempt localization for every bug report without considering the different characteristics of the bug reports. We propose DigBug as a straightforward approach to specialized bug localization. This approach selects pre/post-processing operators based on the attributes of bug reports; and the bug localization model is parameterized in accordance as well. Our experiments confirm that departing from “one-size-fits-all” approaches, DigBug outperforms the state-of-the-art techniques by 6 and 14 percentage points, respectively in terms of MAP and MRR on average

New approaches to optimization in aerospace conceptual design

Aerospace design can be viewed as an optimization process, but conceptual studies are rarely performed using formal search algorithms. Three issues that restrict the success of automatic search are identified in this work. New approaches are introduced to address the integration of analyses and optimizers, to avoid the need for accurate gradient information and a smooth search space (required for calculus-based optimization), and to remove the restrictions imposed by fixed complexity problem formulations. (1) Optimization should be performed in a flexible environment. A quasi-procedural architecture is used to conveniently link analysis modules and automatically coordinate their execution. It efficiently controls a large-scale design tasks. (2) Genetic algorithms provide a search method for discontinuous or noisy domains. The utility of genetic optimization is demonstrated here, but parameter encodings and constraint-handling schemes must be carefully chosen to avoid premature convergence to suboptimal designs. The relationship between genetic and calculus-based methods is explored. (3) A variable-complexity genetic algorithm is created to permit flexible parameterization, so that the level of description can change during optimization. This new optimizer automatically discovers novel designs in structural and aerodynamic tasks

Second CLIPS Conference Proceedings, volume 1

Topics covered at the 2nd CLIPS Conference held at the Johnson Space Center, September 23-25, 1991 are given. Topics include rule groupings, fault detection using expert systems, decision making using expert systems, knowledge representation, computer aided design and debugging expert systems

Exploiting Latent Features of Text and Graphs

As the size and scope of online data continues to grow, new machine learning techniques become necessary to best capitalize on the wealth of available information. However, the models that help convert data into knowledge require nontrivial processes to make sense of large collections of text and massive online graphs. In both scenarios, modern machine learning pipelines produce embeddings --- semantically rich vectors of latent features --- to convert human constructs for machine understanding. In this dissertation we focus on information available within biomedical science, including human-written abstracts of scientific papers, as well as machine-generated graphs of biomedical entity relationships. We present the Moliere system, and our method for identifying new discoveries through the use of natural language processing and graph mining algorithms. We propose heuristically-based ranking criteria to augment Moliere, and leverage this ranking to identify a new gene-treatment target for HIV-associated Neurodegenerative Disorders. We additionally focus on the latent features of graphs, and propose a new bipartite graph embedding technique. Using our graph embedding, we advance the state-of-the-art in hypergraph partitioning quality. Having newfound intuition of graph embeddings, we present Agatha, a deep-learning approach to hypothesis generation. This system learns a data-driven ranking criteria derived from the embeddings of our large proposed biomedical semantic graph. To produce human-readable results, we additionally propose CBAG, a technique for conditional biomedical abstract generation