Colonist, 1889-01-03

The Colonist began on 6 March 1886, changing its name to The Newfoundland Colonist after 18 July 1891. Having printed local and international news Monday to Saturday for six years, the paper came to an abrupt end when its offices were destroyed in The Great Fire of 8 July 1892.Title variations recorded in Alternative Title, as needed

Sistema aéreo autónomo para el mapeo del contenido de nitrógeno de un cultivo usando microsensores espectrales.

El desarrollo de nuevas técnicas y tecnologías en agricultura ha permitido un mejoramiento substancial de la productividad del sector agroindustrial en cultivos de gran escala. Estas técnicas y tecnologías también pueden incrementar la competitividad y productividad de pequeños agricultores optimizando el rendimiento y maximizando la calidad de los productos. Colombia es un país de vocación fundamentalmente agrícola, con una necesidad real de mejorar la eficiencia y los índices de productividad para competir en los mercados nacionales e internacionales. Además de las nuevas tecnologías ligadas directamente a la agronomía, a la biología y la química, existen hoy técnicas ópticas y electrónicas que combinadas, permiten el seguimiento espacial y periódico de los cultivos, a través del sensado remoto, con el subsecuente beneficio de disponer de información confiable y en tiempo real que facilite la trazabilidad y el manejo adecuado de los sistemas productivos agrícolas. Sin embargo, la aplicación de este tipo de nuevas técnicas es l imitada por las condiciones geográficas del sector agrícola (alta nubosidad, tierras escarpadas, etc.) y la precaria situación socioeconómica en Colombia, que hacen que el censado remoto satelital o aerotransportado tenga muchas limitaciones por su falta de disponibilidad real, alto costo y complejidad operativa. Una aplicación potencial del sensado remoto, que hasta el momento está sin desarrollar en la región, es la que utiliza en combinación microsensores espectrales y plataformas aéreas autónomos de baja altitud, con el objetivo de conformar programas preventivos bajo el concepto de agricultura de precisión, al detectar tensiones ambientales como deficiencias nutricionales; con ello, es posible diagnosticar a tiempo y asegurar la calidad y cantidad de la producción por área cultivada, independiente de la configuración geográfica de una zona. Dado el desarrollo de los últimos años en microsensores óptico-electrónicos y plataformas aéreas autónomas, el propósito de este proyecto es desarrollar un sistema aéreo autónomo, integrado con microsensores espectrales, para mapear el contenido de nitrógeno de un cultivo específico, en condiciones experimentales. Los resultados esperados de este proyecto son: una plataforma aérea autónoma integrada con microsensores espectrales para el monitoreo de un cultivo, un sistema de gestión y planificación de vuelo del sistema autónomo para la captura georreferenciada de datos del cultivo, la definición de bioindicadores espectrales de contenido de nitrógeno del cultivo y su correlación con parámetros propios del cultivo y una metodología para el procesamiento, análisis y presentación de información del comportamiento espectral sobre un área de cultivo definida

Appearance-based mapping and localization using feature stability histograms for mobile robot navigation

This work proposes an appearance-based SLAM method whose main contribution is the Feature Stability Histogram (FSH). The FSH is built using a voting schema, if the feature is re-observed, it will be promoted; otherwise it progressively decreases its corresponding FSH value. The FSH is based on the human memory model to deal with changing environments and long-term SLAM. This model introduces concepts of Short-Term memory (STM), which retains information long enough to use it, and Long-Term memory (LTM), which retains information for longer periods of time. If the entries in the STM are rehearsed, they become part of the LTM (i.e. they become more stable). However, this work proposes a different memory model, allowing to any input be part of the STM or LTM considering the input strength. The most stable features are only used for SLAM. This innovative feature management approach is able to cope with changing environments, and long-term SLAM.Este trabajo propone un método de SLAM basado en apariencia cuya principal contribución es el Histograma de Estabilidad de Características (FSH). El FSH es construido por votación, si una característica es re-observada, ésta será promovida; de lo contrario su valor FSH progresivamente es reducido. El FSH es basado en el modelo de memoria humana para ocuparse de ambientes cambiantes y SLAM a largo término. Este modelo introduce conceptos como memoria a corto plazo (STM) y largo plazo (LTM), las cuales retienen información por cortos y largos periodos de tiempo. Si una entrada a la STM es reforzada, ésta hará parte de la LTM (i.e. es más estable). Sin embargo, este trabajo propone un modelo de memoria diferente, permitiendo a cualquier entrada ser parte de la STM o LTM considerando su intensidad. Las características más estables son solamente usadas en SLAM. Esta innovadora estrategia de manejo de características es capaz de hacer frente a ambientes cambiantes y SLAM de largo término

Development of a set of mobile robots for basic programming experimentation

Mobile robots platforms are being used in different Educational contexts such as primary, middle and high school levels of education. A review of the state of the art shows that 197 papers have been published in this field of knowledge over the last 10 years [1]. Nowadays, Latin America faces a serious problem regarding student enrollment in engineering programs with a ratio of one graduated Engineer per every 4500 to 10000 people [2] depending on country. In Colombia, the SPADIES program [3] states that an important aspect of the dropout was due to the lack of motivation and interaction of students with real artifacts that linked the theory and the practice. In this work, a set of programmable mobile robots were developed considering different levels of knowledge, as a tool for basic programming experimentation. The set of mobile robots embodies sensors for proximity, line, light, inertial, and vision. Moreover, this set also incorporates tools such as Bluetooth, LEDs-ring and, a mechanical support for an erasable marker. This set of mobile robots consolidates a hands-on tool to introduce students to Science, Technology, Engineering and Math. The results reported in this paper show the mobile robots functionality when they are programmed using different levels of complexity.Las plataformas de robots móviles se usan contextos educativos a nivel de básica primaria, secundaria y a nivel universitario. Una revisión del estado del arte muestra que 197 artículos han sido publicados en esta área de conocimiento en los últimos 10 años [1]. Actualmente, América Latina enfrenta serios problemas en la inscripción de estudiantes en los programas de Ingeniería, registrando un graduado en Ingeniería por cada 4500 a 10000 personas [2] dependiendo de cada país. En Colombia, el programa SPADIES [3] afirma que la falta de motivación e interacción con artefactos reales relacionando la teoría y la práctica es un aspecto importante en la deserción. En este trabajo, se desarrolló un conjunto de robots móviles programables para personas con diferentes niveles de conocimiento, como una herramienta para la experimentación en programación básica. El conjunto de robots móviles incorporan sensores de proximidad, línea, luz, inerciales y visión; también los robots integran herramientas tales como Bluetooth y un anillo de LEDs son incluidos, y un soporte mecánico para un marcador borrable.  Estos robots móviles consolidan una herramienta práctica para introducir a los estudiantes a la Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. Los resultados reportados en este artículo muestran la funcionalidad de los robots móviles al ser programados usando los diferentes niveles de complejidad

A programming environment having three levels of complexity for mobile robotics = Entorno de programación con tres niveles de complejidad para robótica móvil

This paper presents a programming environment for supporting learning in STEM, particularly mobile robotic learning. It was designed to maintain progressive learning for people with and without previous knowledge of programming and/or robotics. The environment was multi platform and built with open source tools. Perception, mobility, communication, navigation and collaborative behaviour functionalities can be programmed for different mobile robots. A learner is able to programme robots using different programming languages and editor interfaces: graphic programming interface (basic level), XML-based meta language (intermediate level) or ANSI C language (advanced level). The environment supports programme translation transparently into different languages for learners or explicitly on learners’ demand. Learners can access proposed challenges and learning interfaces by examples. The environment was designed to allow characteristics such as extensibility, adaptive interfaces, persistence and low software/hardware coupling. Functionality tests were performed to prove programming environment specifications. UV BOT mobile robots were used in these testsEste artículo presenta un entorno de programación concebido para apoyar la enseñanza en STEM y en particular la enseñanza de robótica móvil. Este ha sido diseñado para soportar un aprendizaje progresivo, desde personas sin conocimientos en programación o robótica, hasta expertos. El entorno es multiplataforma y edificado con herramientas de software libre. Las funcionalidades de percepción, movilidad, comunicación, navegación, y los comportamientos colaborativos, se pueden programar para diferentes robots móviles. El usuario puede programar los robots utilizando diversos tipos de lenguajes e interfaces de edición: 1) desde un ambiente gráfico de programación por bloques (nivel básico); 2) empleando un metalenguaje basado en XML (nivel intermedio); o 3) usando el lenguaje de programación nativo del robot ANSI C (nivel avanzado). El entorno soporta la traducción de los progra-mas entre los distintos lenguajes de forma transparente al usuario o de forma explícita si este lo desea. El usuario dispone de interfaces para la solución de retos propuestos y la capacitación por medio de ejemplos. El diseño del entorno permite extensibilidad, adaptabilidad de interfaces, manejo de persistencia y bajo acoplamiento software/hardware. Se realizaron pruebas funcionales para comprobar las especificaciones de acuerdo con las cuales fue construido el entorno. Para las pruebas se utilizaron los robots móviles UV BOT

A programming environment having three levels of complexity for mobile robotics

This paper presents a programming environment for supporting learning in STEM, particularly mobile robotic learning. It was designed to maintain progressive learning for people with and without previous knowledge of programming and/or robotics. The environment was multi platform and built with open source tools. Perception, mobility, communication, navigation and collaborative behaviour functionalities can be programmed for different mobile robots. A learner is able to programme robots using different programming languages and editor interfaces: graphic programming interface (basic level), XML-based meta language (intermediate level) or ANSI C language (advanced level). The environment supports programme translation transparently into different languages for learners or explicitly on learners’ demand. Learners can access proposed challenges and learning interfaces by examples. The environment was designed to allow characteristics such as extensibility, adaptive interfaces, persistence and low software/hardware coupling. Functionality tests were performed to prove programming environment specifications. UV BOT mobile robots were used in these tests.Este artículo presenta un entorno de programación concebido para apoyar la enseñanza en STEM y en particular la enseñanza de robótica móvil. Este ha sido diseñado para soportar un aprendizaje progresivo, desde personas sin conocimientos en programación o robótica, hasta expertos. El entorno es multiplataforma y edificado con herramientas de software libre. Las funcionalidades de percepción, movilidad, comunicación, navegación, y los comportamientos colaborativos, se pueden programar para diferentes robots móviles. El usuario puede programar los robots utilizando diversos tipos de lenguajes e interfaces de edición: 1) desde un ambiente gráfico de programación por bloques (nivel básico); 2) empleando un metalenguaje basado en XML (nivel intermedio); o 3) usando el lenguaje de programación nativo del robot ANSI C (nivel avanzado). El entorno soporta la traducción de los programas entre los distintos lenguajes de forma transparente al usuario o de forma explícita si este lo desea. El usuario dispone de interfaces para la solución de retos propuestos y la capacitación por medio de ejemplos. El diseño del entorno permite extensibilidad, adaptabilidad de interfaces, manejo de persistencia y bajo acoplamiento software/hardware. Se realizaron pruebas funcionales para comprobar las especificaciones de acuerdo con las cuales fue construido el entorno. Para las pruebas se utilizaron los robots móviles UV BOTs

Entorno de programación con tres niveles de complejidad para robótica móvil

Este artículo presenta un entorno de programación concebido para apoyar la enseñanza en STEM y en particular la enseñanza de robótica móvil. Este ha sido diseñado para soportar un aprendizaje progresivo, desde personas sin conocimientos en programación o robótica, hasta expertos. El entorno es multiplataforma y edificado con herramientas de software libre. Las funcionalidades de percepción, movilidad, comunicación, navegación, y los comportamientos colaborativos, se pueden programar para diferentes robots móviles. El usuario puede programar los robots utilizando diversos tipos de lenguajes e interfaces de edición: 1) desde un ambiente gráfico de programación por bloques (nivel básico); 2) empleando un metalenguaje basado en XML (nivel intermedio); o 3) usando el lenguaje de programación nativo del robot ANSI C (nivel avanzado). El entorno soporta la traducción de los programas entre los distintos lenguajes de forma transparente al usuario o de forma explícita si este lo desea. El usuario dispone de interfaces para la solución de retos propuestos y la capacitación por medio de ejemplos. El diseño del entorno permite extensibilidad, adaptabilidad de interfaces, manejo de persistencia y bajo acoplamiento software/hardware. Se realizaron pruebas funcionales para comprobar las especificaciones de acuerdo con las cuales fue construido el entorno. Para las pruebas se utilizaron los robots móviles UV BOTs.This paper presents a programming environment for supporting learning in STEM, particularly mobile robotic learning. It was designed to maintain progressive learning for people with and without previous knowledge of programming and/or robotics. The environment was multi platform and built with open source tools. Perception, mobility, communication, navigation and collaborative behaviour functionalities can be programmed for different mobile robots. A learner is able to programme robots using different programming languages and editor interfaces: graphic programming interface (basic level), XML-based meta language (intermediate level) or ANSI C language (advanced level). The environment supports programme translation transparently into different languages for learners or explicitly on learners’ demand. Learners can access proposed challenges and learning interfaces by examples. The environment was designed to allow characteristics such as extensibility, adaptive interfaces, persistence and low software/hardware coupling. Functionality tests were performed to prove programming environment specifications. UV BOT mobile robots were used in these tests

Rescate y exploración con una formación de multi-agentes.

El uso de drones es una disciplina en auge, con aplicaciones prometedoras para apoyo en decenas de campos del conocimiento, como en el rescate y la exploración. Las facilidades económicas y logísticas para conseguir de estos aparatos hacen que esta tecnología se masifique a unos pasos agigantados. Si al robot volador se le adosa un teléfono inteligente, se obtiene una plataforma con potencia computacional alta y rápida, así como una integración de sensores para interactuar con el ambiente. Para este proyecto se desarrollaron e implementaron estrategias de control y estimación de estados que se ejecutan en un teléfono inteligente con el fin de controlar las dinámicas de vuelo de un cuadricóptero. Se obtuvo el modelo dinámico de un cuadricóptero por medio de las aproximaciones de Newton-Euler y Euler-Lagrange. Los componentes del cuadricóptero se detallaron y sus parámetros específicos se identificaron de manera experimental. Se diseñaron dos estrategias de control óptimo a partir del modelo linealizado del cuadricóptero, las cuales son el regulador cuadrático lineal con realimentación integral (LQI) y el controlador H∞. Además, se diseñó un filtro de Kalman para estimar los estados no medibles del sistema. Con simulaciones se validaron estos controladores y se implementaron en Android. Los algoritmos de control, sensado y estimación de estados se ejecutan en el teléfono inteligente a bordo del cuadricóptero. Adicionalmente, se implementó una aplicación de escritorio para la gestión, supervisión y configuración del cuadricóptero. El cuadricóptero se probó bajo diferentes modos de vuelo. En modo estabilizante, sus tiempos de establecimiento y sobrepasos son inferiores a 1,31 s y 17,39 %, respectivamente. Por otro lado, tiempos de establecimiento y sobrepasos menores que 5,21 s y 8,71 % respectivamente, se logran en el modo de retención de altitud. Finalmente, en el modo dependiente del sistema global de navegación satelital (GNSS), el error medio de posición es menor que 0,234 m. Los resultados sugieren que el controlador H∞ tiene un mejor desempeño que el controlador LQI para el prototipo desarrollado del cuadricóptero basado en teléfono inteligente. La separación entre drones se mide por medio de un sensor láser de rango, evitando las colisiones. Los drones volaron de forma controlada. Se desarrolló una plataforma para experimentación en control, procesamiento de señales, sensórica, entre otras disciplinas

Plataforma de realidad virtual para soportar el proceso de rehabilitación humana.

La marcha humana se puede afectar por accidentes cerebrovasculares, patologías neurológicas, distrofias musculares, lesiones en la médula espinal o el debilitamiento por envejecimiento. Esto disminuye drásticamente la calidad de vida del afectado al reducir su capacidad de locomoción y si independencia y tiene implicaciones económicas debido a los largos periodos de recuperación. La rehabilitación de la marcha mediante la terapia convencional presenta limitaciones para garantizar una práctica consistente de la actividad; las múltiples repeticiones se vuelven tediosas para el paciente perdiendo interés y consistencia en su ejecución. También por la mediación subjetiva de la condición del paciente y sus logros, lo que no me permite dar una conclusión precisa de la evolución en el tratamiento. El análisis de la marcha humana estudia el proceso cinemático que ocurre al caminar. Conocerlo en detalle facilita el diagnóstico, tratamiento, seguimiento e implementación de métodos de rehabilitación en patologías asociadas con el movimiento. El análisis se basa en la descripción y en la cuantificación de la variación de los desplazamientos del centro de masa del cuerpo y los centros de giro de las articulaciones, información que permite, obtener los diferentes parámetros de la marcha. Los sistemas tradicionales para la medición de los parámetros de la marcha se basan en métodos heurísticos o en tecnologías robustas pero muy costosas. En este proyecto se desarrolló una plataforma de realidad virtual para soportar el proceso de rehabilitación de la marcha humana. La plataforma consta de un sistema de instrumentación que utiliza sensores portables de bajo costo y comunicación inalámbrica para la adquisición en línea de los parámetros de la marcha; la instrumentación alimenta a su sistema de gestión del proceso de rehabilitación, que permite al fisioterapeuta medir la efectividad y el desempeño de la intervención y se integra el análisis de la marcha a un ambiente de realidad virtual en el que se anima un avatar quien duplica los movimientos del paciente, esto abre un universo de aplicaciones, donde el ambiente virtual de un lado provee de biofeedback al paciente y de otro, convierte la terapia en una actividad lúdica retadora y motivadora para su proceso de rehabilitación