Evolutionary Optimization Techniques for 3D Simultaneous Localization and Mapping

Mención Internacional en el título de doctorMobile robots are growing up in applications to move through indoors and outdoors environments, passing from teleoperated applications to autonomous applications like exploring or navigating. For a robot to move through a particular location, it needs to gather information about the scenario using sensors. These sensors allow the robot to observe, depending on the sensor data type. Cameras mostly give information in two dimensions, with colors and pixels representing an image. Range sensors give distances from the robot to obstacles. Depth Cameras mix both technologies to expand their information to three-dimensional information. Light Detection and Ranging (LiDAR) provides information about the distance to the sensor but expands its range to planes and three dimensions alongside precision. So, mobile robots use those sensors to scan the scenario while moving. If the robot already has a map, the sensors measure, and the robot finds features that correspond to features on the map to localize itself. Men have used Maps as a specialized form of representing the environment for more than 5000 years, becoming a piece of important information in today’s daily basics. Maps are used to navigate from one place to another, localize something inside some boundaries, or as a form of documentation of essential features. So naturally, an intuitive way of making an autonomous mobile robot is to implement geometrical information maps to represent the environment. On the other hand, if the robot does not have a previous map, it should build it while moving around. The robot computes the sensor information with the odometer sensor information to achieve this task. However, sensors have their own flaws due to precision, calibration, or accuracy. Furthermore, moving a robot has its physical constraints and faults that may occur randomly, like wheel drifting or mechanical miscalibration that may make the odometers fail in the measurement, causing misalignment during the map building. A novel technique was presented in the mid-90s to solve this problem and overpass the uncertainty of sensors while the robot is building the map, the Simultaneous Localization and Mapping algorithm (SLAM). Its goal is to build a map while the robot’s position is corrected based on the information of two or more consecutive scans matched together or find the rigid registration vector between them. This algorithm has been broadly studied and developed for almost 25 years. Nonetheless, it is highly relevant in innovations, modifications, and adaptations due to the advances in new sensors and the complexity of the scenarios in emerging mobile robotics applications. The scan matching algorithm aims to find a pose vector representing the transformation or movement between two robot observations by finding the best possible value after solving an equation representing a good transformation. It means searching for a solution in an optimum way. Typically this optimization process has been solved using classical optimization algorithms, like Newton’s algorithm or solving gradient and second derivatives formulations, yet this requires an initial guess or initial state that helps the algorithm point in the right direction, most of the time by getting this information from the odometers or inertial sensors. Although, it is not always possible to have or trust this information, as some scenarios are complex and reckon sensors fail. In order to solve this problem, this research presents the uses of evolutionary optimization algorithms, those with a meta-heuristics definition based on iterative evolution that mimics optimization processes that do not need previous information to search a limited range for solutions to solve a fitness function. The main goal of this dissertation is to study, develop and prove the benefits of evolutionary optimization algorithms in simultaneous localization and mapping for mobile robots in six degrees of freedom scenarios using LiDAR sensor information. This work introduces several evolutionary algorithms for scan matching, acknowledge a mixed fitness function for registration, solve simultaneous localization and matching in different scenarios, implements loop closure and error relaxation, and proves its performance at indoors, outdoors and underground mapping applications.Los robots móviles están creciendo en aplicaciones para moverse por entornos interiores y exteriores, pasando de aplicaciones teleoperadas a aplicaciones autónomas como explorar o navegar. Para que un robot se mueva a través de una ubicación en particular, necesita recopilar información sobre el escenario utilizando sensores. Estos sensores permiten que el robot observe, según el tipo de datos del sensor. Las cámaras en su mayoría brindan información en dos dimensiones, con colores y píxeles que representan una imagen. Los sensores de rango dan distancias desde el robot hasta los obstáculos. Las Cámaras de Profundidad mezclan ambas tecnologías para expandir su información a información tridimensional. Light Detection and Ranging (LiDAR) proporciona información sobre la distancia al sensor, pero amplía su rango a planos y tres dimensiones así como mejora la precisión. Por lo tanto, los robots móviles usan esos sensores para escanear el escenario mientras se mueven. Si el robot ya tiene un mapa, los sensores miden y el robot encuentra características que corresponden a características en dicho mapa para localizarse. La humanidad ha utilizado los mapas como una forma especializada de representar el medio ambiente durante más de 5000 años, convirtiéndose en una pieza de información importante en los usos básicos diarios de hoy en día. Los mapas se utilizan para navegar de un lugar a otro, localizar algo dentro de algunos límites o como una forma de documentación de características esenciales. Entonces, naturalmente, una forma intuitiva de hacer un robot móvil autónomo es implementar mapas de información geométrica para representar el entorno. Por otro lado, si el robot no tiene un mapa previo, deberá construirlo mientras se desplaza. El robot junta la información del sensor de distancias con la información del sensor del odómetro para lograr esta tarea de crear un mapa. Sin embargo, los sensores tienen sus propios defectos debido a la precisión, la calibración o la exactitud. Además, mover un robot tiene sus limitaciones físicas y fallas que pueden ocurrir aleatoriamente, como el desvío de las ruedas o una mala calibración mecánica que puede hacer que los contadores de desplazamiento fallen en la medición, lo que provoca una desalineación durante la construcción del mapa. A mediados de los años 90 se presentó una técnica novedosa para resolver este problema y superar la incertidumbre de los sensores mientras el robot construye el mapa, el algoritmo de localización y mapeo simultáneos (SLAM). Su objetivo es construir un mapa mientras se corrige la posición del robot en base a la información de dos o más escaneos consecutivos emparejados o encontrar el vector de correspondencia entre ellos. Este algoritmo ha sido ampliamente estudiado y desarrollado durante casi 25 años. No obstante, es muy relevante en innovaciones, modificaciones y adaptaciones debido a los avances en sensores y la complejidad de los escenarios en las aplicaciones emergentes de robótica móvil. El algoritmo de correspondencia de escaneo tiene como objetivo encontrar un vector de pose que represente la transformación o el movimiento entre dos observaciones del robot al encontrar el mejor valor posible después de resolver una ecuación que represente una buena transformación. Significa buscar una solución de forma óptima. Por lo general, este proceso de optimización se ha resuelto utilizando algoritmos de optimización clásicos, como el algoritmo de Newton o la resolución de formulaciones de gradientes y segundas derivadas, pero esto requiere una conjetura inicial o un estado inicial que ayude al algoritmo a apuntar en la dirección correcta, la mayoría de las veces obteniendo esta información de los sensores odometricos o sensores de inercia, aunque no siempre es posible tener o confiar en esta información, ya que algunos escenarios son complejos y los sensores fallan. Para resolver este problema, esta investigación presenta los usos de los algoritmos de optimización evolutiva, aquellos con una definición meta-heurística basada en la evolución iterativa que imita los procesos de optimización que no necesitan información previa para buscar dentro de un rango limitado el grupo de soluciones que resuelve una función de calidad. El objetivo principal de esta tesis es estudiar, desarrollar y probar los usos de algoritmos de optimización evolutiva en localización y mapeado simultáneos para robots móviles en escenarios de seis grados de libertad utilizando información de sensores LiDAR. Este trabajo introduce varios algoritmos evolutivos que resuelven la correspondencia entre medidas, soluciona el problema de SLAM, implementa una fusion de funciones objetivos y demuestra sus ventajas con pruebas en escenarios reales tanto en interiores, exteriores como mapeado de escenarios subterraneos.Programa de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Gerardo Fernández López.- Secretario: María Dolores Blanco Rojas.- Vocal: David Álvarez Sánche

Demographic Models Of Health And Mortality At Both Extremes Of The Lifespan

This dissertation consists of three essays. The first chapter proposes a model life table to investigate the human mortality at early ages. The model was estimated from the vital records, observing the experiences of 24 countries, which in some cases are at end of the nineteenth century and much of the twentieth century. Using few input values, the model predicts a mortality schedule for the first days, weeks, months, and years of life. Furthermore, the model is flexible to represent age patterns in conditions of either low or high mortality. Thus, the main application is as a method for indirect estimation, in contexts where vital records are incomplete, imperfect, or non-existent. In this direction, the second chapter takes advantage of the model to investigate the mortality patterns and the quality issues of the mortality estimates from self-reported data. To this end, a total of 252 Demographic and Health Surveys were analyzed in light of the predictions of the model, in order to identify particular characteristics of these populations. These comparisons lead to the conclusion that populations with high levels of mortality are more likely to show late patterns of under-five mortality. The model was also used to examine data quality issues regarding misreported ages at death. Particularly, this chapter proposes a simple solution to the problem of heaping at the age of 12 months and the underestimation of the infant mortality. The third chapter investigates the relationship between health status and survival expectations on a sample of mature adults aged 45+, who participated in the Malawi Longitudinal Study of Families and Health between 2006 and 2012. In particular, structural equation models were estimated assuming intertemporal relationships between physical health, mental health, and the formation of survival expectations. These models identify different pathways that have been discussed from theoretical and empirical approaches showing evidence of the concomitancy of physical and mental health issues, and the relevance of the expectations about life. This paper quantifies a significant impact of mental health on the prospective physical health and provides evidence on the differentiated adaptation pathways for men and women

Some relevant questions in science education from the perspective Science- Technology-Society

En este artículo se analizan algunas de las respuestas que se dan en la actualidad a tres preguntas clásicas en la enseñanza de las ciencias: por qué enseñar ciencias, qué ciencia enseñar, y cómo enseñarla, desde una perspectiva Ciencia-Tecnología-Sociedad (CTS). Se argumenta sobre la necesidad de preparar a los futuros ciudadanos para tomar decisiones responsables en asuntos relacionados con la ciencia y la tecnología en la sociedad del siglo XXI, y la conveniencia de utilizar problemas socio-científicos en el aula de ciencias. Finalmente, el análisis es ejemplificado en dos casos: el consumo de alimentos y el consumo de energía.In this article, some of the answers given at this time to three classic questions related to science teaching: why teach science?, what kind of science to teach?, and how to teach it?, are analyzed from a Science-Technology- Society perspective (STS). It argues for the need to prepare future citizens to make responsible decisions on matters related to science and technology in the XXI century, and the convenience of using socio-scientific issues in the science classroom. Finally, the analysis is exemplified in two cases: food consumption and energy consumption

Deformación y reflexión de funciones con GeoGebra. El caso de las parábolas definidas por la expresión g(x)=a.x^2

En este trabajo describimos una secuencia para caracterizar las transformaciones “deformación” y “reflexión” en familias de parábolas definidas por g(x)=a.x^2,utilizando el GeoGebra. Esta secuencia se desarrolla en tres momentos en los que se busca establecer los intervalos de variación del parámetro a para llevar a cabo el análisis, observar las características de las curvas de g(x) mientras el parámetro cambia de valor y caracterizar las familias de curvas correspondientes a cada intervalo. El paso por estos tres momentos favorece el desarrollo de destrezas para coordinar las representaciones gráfica y simbólica de funciones reales como la abordada en este trabajo. De este modo, creemos que esta propuesta puede potenciar la práctica de los profesores de Matemática que laboran en Educación Media y que sienten interés en el uso de entornos tecnológicos