Should Spain Join NATO?

Negotiations leading to Spain\u27s entry into the Common Market are now underway and Spain\u27s application to join NATO would likely be favorably received. Questions regarding her membership in the military alliance are examined in this paper prepared by a student in the Naval Staff College of the Naval War College

iviz: A ROS Visualization App for Mobile Devices

In this work, we introduce iviz, a mobile application for visualizing ROS data. In the last few years, the popularity of ROS has grown enormously, making it the standard platform for open source robotic programming. A key reason for this success is the availability of polished, general-purpose modules for many tasks, such as localization, mapping, path planning, and quite importantly, data visualization. However, the availability of the latter is generally restricted to PCs with the Linux operating system. Thus, users that want to see what is happening in the system with a smartphone or a tablet are stuck with solutions such as screen mirroring or using web browser versions of rviz, which are difficult to interact with from a mobile interface. More importantly, this makes newer visualization modalities such as Augmented Reality impossible. Our application iviz, based on the Unity engine, addresses these issues by providing a visualization platform designed from scratch to be usable in mobile platforms, such as iOS, Android, and UWP, and including native support for Augmented Reality for all three platforms. If desired, it can also be used in a PC with Linux, Windows, or macOS without any changes.Comment: This work has 7 pages and 7 figures. The repository of the project can be found in https://github.com/KIT-ISAS/iviz/tree/deve

Improvement in educational performance through wearable-based flow predictive models

Flow Theory has been used to study motivation in educational activities. However, few studies use physiological data to uncover unknown aspects of said data in any context, and isolated individuals are involved as well. In this paper, we present some of the results obtained from two control groups corresponding to two full primary education classrooms, as well as their teacher, using a quasi-experimental design. They participated in two training activities with different instructional designs and three different STEAM subjects: graphic design, video game design using Roblox Studio, and educational robotics. In this sense, the heart rate, its variability, data from accelerometers, and the educational activities carried out by the teacher have been automatically recorded for each participant at every second. To achieve this, we used smartwatches connected to Polar H10 sensors as well as our own apps. At the end of each session, everyone answered the Flow FKS and EduFlow prevalence questionnaires, and the teacher kept a class journal. Through this, we aim to understand whether the Flow Theory models derived from the FKS and EduFlow scales are valid from a physiological standpoint, as well as to develop classification and predictive models based on artificial intelligence that will allow for educational performance improvement of students in future research

Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements

Beim Tracking von ausgedehnten Objekten (auf Englisch ‚extended object tracking‘, kurz EOT) geht es darum, die Form und Lage eines Zielobjekts anhand von verrauschten Punktmessungen zu schätzen. EOT wird traditionell zur Verfolgung von Großobjekten wie Flugzeugen, Schiffen, oder Autos verwendet. Allerdings ermöglichen Technologiefortschritte bei Tiefenkameras wie Microsoft Kinects mittlerweile sogar Laien, Punktwolken aus ihrer Umgebung aufzunehmen. Das stellt eine neue Herausforderung für EOT-Ansätze dar, die in modernen Anwendungen, wie z.B. Objektmanipulation in Augmented Reality oder in der Robotik, Zielobjekte mit vielen möglichen Formen anhand von Messungen unterschiedlicher Qualität verfolgen müssen. In diesem Kontext ist die Auswahl der Formmodelle ausschlaggebend, denn sie bestimmen, wie robust und leistungsfähig der Schätzer sein wird, was wiederum eine sorgfältige Betrachtung der Modalitäten und Qualität der verfügbaren Informationen erfordert. Solch ein Informationsparadigma kann als ein Spektrum visualisiert werden: auf der einen Seite, eine große Anzahl an genauen Messungen, und auf der anderen Seite, nur wenige verrauschte Beobachtungen. Allerdings haben sich die Verfahren in der Literatur traditionell auf einen schmalen Teil dieses Spektrums konzentriert. Einerseits assoziieren ‚gierige‘ Verfahren, die auf der Methode der kleinsten Quadrate basieren, Messungen mit der nächsten Quelle auf der Form. Diese Verfahren sind effizient und liefern sogar für komplizierte Formen akkurate Ergebnisse, allerdings nur solange das Messrauschen niedrig bliebt. Ansonsten kann nicht gewährleistet werden, dass der nächste Punkt immer noch eine passende Approximation der wahren Quelle ist, was zu verzerrten Ergebnissen führt. Andererseits sind probabilistische Modelle wie Raumverteilungen präzise für einfache Formen, sogar bei extrem hohem Messrauschen, allerdings werden sie schon für wenig komplexe Formen unlösbar oder numerisch instabil. Die Schwierigkeit besteht darin, dass in vielen modernen Trackingszenarien die Menge an verfügbarer Information sich drastisch mit der Zeit ändern kann. Das unterstreicht den Bedarf an Ansätzen, die nicht nur die Stärken beider Modelle kombinieren, sondern auch alle Bereiche des Spektrums und nicht nur dessen Grenzfälle abdecken können. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese Lücke zu füllen und somit die oben angesprochenen Herausforderungen zu lösen. Dazu schlagen wir vier Beiträge vor, die den aktuellen Stand der Technik signifikant erweitern. Zuerst schlagen wir Level-set Partial Information Models vor, einen probabilistischen Ansatz zur erwartungstreuen Formschätzung für Szenarien mit Verdeckungen und hohem Messrauschen. Zusätzlich führen wir Level-set Active Random Hypersurface Models ein, die von Konzepten aus EOT und Computervision inspiriert sind, eine flexible Formparametrisierung für konvexe und nicht-konvexe Formen ermöglichen, und die auch mit wenig Information umgehen können. Darüber hinaus machen Negative Information Models sogenannte ‚negative‘ Information nutzbar, indem Messungen verarbeitet werden, die uns sagen, wo das Zielobjekt nicht sein kann. Schließlich zeigen wir eine einfach zu implementierende Erweiterung von diesen Beiträgen, Extrusion Models, um dreidimensionale Objekte mit realen Sensordaten zu verfolgen

Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements

Extended object tracking deals with estimating the shape and pose of an object based on noisy point measurements. This task is not straightforward, as we may be faced with scarce low-quality measurements, little a priori information, or we may be unable to observe the entire target. This work aims to address these challenges by incorporating ideas from active contours and exploiting information from negative measurements, which tell us where the target cannot be