GPU accelerated implementation of density functional theory for hybrid QM/MM simulations

The hybrid simulation tools (QM/MM) evolved into a fundamental methodology for studying chemical reactivity in complex environments. This paper presents an implementation of electronic structure calculations based on density functional theory. This development is optimized for performing hybrid molecular dynamics simulations by making use of graphic processors (GPU) for the most computationally demanding parts (exchange-correlation terms). The proposed implementation is able to take advantage of modern GPUs achieving acceleration in relevant portions between 20 to 30 times faster than the CPU version. The presented code was extensively tested, both in terms of numerical quality and performance over systems of different size and composition.Fil: Nitsche, Matias Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ferreria, Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Simulación Computacional para Aplicaciones Tecnológicas; ArgentinaFil: Mocskos, Esteban Eduardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Simulación Computacional para Aplicaciones Tecnológicas; ArgentinaFil: González Lebrero, Mariano Camilo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Química y Físico-Química Biológicas "Prof. Alejandro C. Paladini". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Química y Físico-Química Biológicas; Argentin

Simplifying UAV-Based Photogrammetry in Forestry: How to Generate Accurate Digital Terrain Model and Assess Flight Mission Settings

In forestry, aerial photogrammetry by means of Unmanned Aerial Systems (UAS) could bridge the gap between detailed fieldwork and broad-range satellite imagery-based analysis. How-ever, optical sensors are only poorly capable of penetrating the tree canopy, causing raw image-based point clouds unable to reliably collect and classify ground points in woodlands, which is essential for further data processing. In this work, we propose a novel method to overcome this issue and generate accurate a Digital Terrain Model (DTM) in forested environments by processing the point cloud. We also developed a highly realistic custom simulator that allows controlled experimentation with repeatability guaranteed. With this tool, we performed an exhaustive evaluation of the survey and sensor settings and their impact on the 3D reconstruction. Overall, we found that a high frontal overlap (95%), a nadir camera angle (90◦), and low flight altitudes (less than 100 m) results in the best configuration for forest environments. We validated the presented method for DTM generation in a simulated and real-world survey missions with both fixed-wing and multicopter UAS, showing how the problem of structural forest parameters estimation can be better addressed. Finally, we applied our method for automatic detection of selective logging.Fil: Pessacg, Facundo Hugo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Gómez Fernández, Francisco Roberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Nitsche, Matias Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Chamorro, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Torrella, Sebastián Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires; ArgentinaFil: Ginzburg, Rubén Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires; ArgentinaFil: de Cristóforis, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentin

Visual-inertial teach and repeat

Teach and Repeat (T&R) refers to the technology that allows a robot to autonomously follow a previously traversed route, in a natural scene and using only its onboard sensors. In this paper we present a Visual-Inertial Teach and Repeat (VI-T&R) algorithm that uses stereo and inertial data and targets Unmanned Aerial Vehicles with limited on-board computational resources. We propose a tightly-coupled relative formulation of the visual-inertial constraints that is tailored to the T&R application. In order to achieve real-time operation on limited hardware, we reduce the problem to motion-only visual-inertial Bundle Adjustment. In the repeat stage, we detail how to generate a trajectory and smoothly follow it with a constantly changing relative frame. The proposed method is validated in simulated environments, using real sensor data from the public EuRoC dataset, and using our own robotic setup and closed-loop control. Our experimental results demonstrate high accuracy and real-time performance both on a standard desktop system and on a low-cost Odroid X-U4 embedded computer.Fil: Nitsche, Matias Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Pessacg, Facundo Hugo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Civera Sancho, Javier. Universidad de Zaragoza; Españ

Real-time monocular image-based path detection

In this work, we present a new real-time imagebased monocular path detection method. It does not require camera calibration and works on semi-structured outdoor paths. The core of the method is based on segmenting images and classifying each super-pixel to infer a contour of navigable space. This method allows a mobile robot equipped with a monocular camera to follow different naturally delimited paths. The contour shape can be used to calculate the forward and steering speed of the robot. To achieve real-time computation necessary for on-board execution in mobile robots, the image segmentation is implemented on a low-power embedded GPU. The validity of our approach has been verified with an image dataset of various outdoor paths as well as with a real mobile robot.Fil: de Cristóforis, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nitsche, Matias Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Krajník, Tomáš. Czech Technical University in Prague; República ChecaFil: Mejail, Marta Estela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentin

Efficient on-board Stereo SLAM through constrained-covisibility strategies

Visual SLAM is a computationally expensive task, with a complexity that grows unbounded as the size of the explored area increases. This becomes an issue when targeting embedded applications such as on-board localization on Micro Aerial Vehicles (MAVs), where real-time execution is mandatory and computational resources are a limiting factor. The herein proposed method introduces a covisibility-graph based map representation which allows a visual SLAM system to execute with a complexity that does not depend on the size of the map. The proposed structure allows to efficiently select locally relevant portions of the map to be optimized in such a way that the results resemble performing a full optimization on the whole trajectory. We build on S-PTAM (Stereo Parallel Tracking and Mapping), yielding an accurate and robust stereo SLAM system capable to work in real-time under limited hardware constraints such as those present in MAVs. The developed SLAM system in assessed using the EuRoC dataset. Results show that covisibility-graph based map culling allows the SLAM system to run in real-time even on a low-resource embedded computer. The impact of each SLAM task on the overall system performance is analyzed in detail and the SLAM system is compared with state-of-the-art methods to validate the presented approach.Fil: Castro, Gastón Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Nitsche, Matias Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Pire, Taihú Aguará Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Fischer, Thomas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: de Cristóforis, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentin

Hybrid vision-based navigation for mobile robots in mixed indoor/outdoor environments

In this paper we present a vision-based navigation system for mobile robots equipped with a single, off-the-shelf camera in mixed indoor/outdoor environments. A hybrid approach is proposed, based on the teach-and-replay technique, which combines a path-following and a feature-based navigation algorithm. We describe the navigation algorithms and show that both of them correct the robot's lateral displacement from the intended path. After that, we claim that even though neither of the methods explicitly estimates the robot position, the heading corrections themselves keep the robot position error bound. We show that combination of the methods outperforms the pure feature-based approach in terms of localization precision and that this combination reduces map size and simplifies the learning phase. Experiments in mixed indoor/outdoor environments were carried out with a wheeled and a tracked mobile robots in order to demonstrate the validity and the benefits of the hybrid approach.Fil: de Cristóforis, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nitsche, Matias Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Krajník, Tomáš. Czech Technical University In Prague; República ChecaFil: Pire, Taihú Aguará Nahuel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mejail, Marta Estela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

A Behavior-based approach for educational robotics activities

Educational robotics proposes the use of robots as a teaching resource that enables inexperienced students to approach topics in fields unrelated to robotics. In recent years, these activities have grown substantially in elementary and secondary school classrooms and also in outreach experiences to interest students in science, technology, engineering, and math (STEM) undergraduate programs. A key problem in educational robotics is providing a satisfactory, adequate, easy-to-use interface between an inexpert public and the robots. This paper presents a behavior-based application for programming robots and the design of robotic-centered courses and other outreach activities. Evaluation data show that over 90% of students find it easy to use. These activities are part of a comprehensive outreach program conducted by the Exact and Natural Science Faculty of the University of Buenos Aires, Argentina (FCEN-UBA). Statistical data show that since 2009 over 35% of new students at the FCEN-UBA have participated in some outreach activity, suggesting their significant impact on student enrollment in STEM-related programs.Fil: de Cristóforis, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pedre, Sol. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nitsche, Matias Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fischer, Thomas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pessacg, Facundo Hugo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Pietro, Carlos. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentin