Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas

Fusion of probabilistic knowledge-based classification rules and learning automata for automatic recognition of digital images

In this paper, the fusion of probabilistic knowledge-based classification rules and learning automata theory is proposed and as a result we present a set of probabilistic classification rules with self-learning capability. The probabilities of the classification rules change dynamically guided by a supervised reinforcement process aimed at obtaining an optimum classification accuracy. This novel classifier is applied to the automatic recognition of digital images corresponding to visual landmarks for the autonomous navigation of an unmanned aerial vehicle (UAV) developed by the authors. The classification accuracy of the proposed classifier and its comparison with well-established pattern recognition methods is finally reported

Predicting Cardiovascular Events in Familial Hypercholesterolemia: The SAFEHEART Registry (Spanish Familial Hypercholesterolemia Cohort Study).

Although risk factors for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) in familial hypercholesterolemia (FH) have been described, models for predicting incident ASCVD have not been reported. Our aim was to use the SAFEHEART registry (Spanish Familial Hypercholesterolemia Cohort Study) to define key risk factors for predicting incident ASCVD in patients with FH. SAFEHEART is a multicenter, nationwide, long-term prospective cohort study of a molecularly defined population with FH with or without previous ASCVD. Analyses to define risk factors and to build a risk prediction equation were developed, and the risk prediction equation was tested for its ability to discriminate patients who experience incident ASCVD from those who did not over time. We recruited 2404 adult patients with FH who were followed up for a mean of 5.5 years (SD, 3.2 years), during which 12 (0.5%) and 122 (5.1%) suffered fatal and nonfatal incident ASCVD, respectively. Age, male sex, history of previous ASCVD, high blood pressure, increased body mass index, active smoking, and low-density lipoprotein cholesterol and lipoprotein(a) levels were independent predictors of incident ASCVD from which a risk equation with a Harrell C index of 0.85 was derived. The bootstrap resampling (100 randomized samples) of the original set for internal validation showed a degree of overoptimism of 0.003. Individual risk was estimated for each person without an established diagnosis of ASCVD before enrollment in the registry by use of the SAFEHEART risk equation, the modified Framingham risk equation, and the American College of Cardiology/American Heart Association ASCVD Pooled Cohort Risk Equations. The Harrell C index for these models was 0.81, 0.78, and 0.8, respectively, and differences between the SAFEHEART risk equation and the other 2 were significant (P=0.023 and P=0.045). The risk of incident ASCVD may be estimated in patients with FH with simple clinical predictors. This finding may improve risk stratification and could be used to guide therapy in patients with FH. URL: http://clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT02693548