Multi-scale path planning for a planetary exploration vehicle with multiple locomotion modes

Planetary exploration vehicles (rovers) can encounter with a great variety of situations. Most of them are related to the terrain, which can cause the end of the mission if these vehicles are not able to traverse it. It was the case of Spirit rover, which got stuck in loose sand, making it impossible to continue advancing. A solution to this is to make rovers capable of modifying their locomotion to traverse terrains with particular terramechanic parameters.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Steganography Application Using Combination of Movements in a 2D Video Game Platform

Steganography represents the art of hiding information within a harmless medium such as digital images, video, audio, etc. Its purpose is to embed and transmit a message without raising suspicion to a third party or attacker who wishes to obtain that secret information. This research aims to propose a methodology with steganography using as a cover object a 2D platform video game. The experimentation model followed consists of using the combination of horizontal and vertical movements of the enemies by applying the numbering in base 5 or quinary where each character of the message is assigned a quinary digit. In the proposal for improvement the video game is set with 20 enemies per level along the map. The concealment is divided into 3 phases from the choice of the message, allocation of quinary values and generation of the videogame level. Finally, the limitations found will be presented based on experimentation

Piaggio shift to Asia - understanding piaggio-s key drivers

This report, which intends to develop an Equity analysis of the company Piaggio, will start with an Introduction, explaining the structure of the project carried out as a master thesis. It explains the division between the joint report and the individual report. Consequently, it’s presented the analysis developed in terms of the company overview, with a special focus on the financial analysis. It will also be approached with the performance of the competition in the same period. After this analysis, it will be explained how the company is forecasted to grow. The report will end with a multiple valuation

Observações em redes neuronais

The many advances that machine learning, and especially its workhorse, deep learning, has provided to our society are undeniable. However, there is an increasing feeling that the field has become little understood, with researchers going as far as to make the analogy that it has developed into a form of alchemy. There is the need for a deeper understanding of the tools being used since, otherwise, one is only making progress in the dark, frequently relying on trial and error. In this thesis, we experiment with feedforward neural networks, trying to deconstruct the phenomenons we observe, and finding their root cause. We start by experimenting with a synthetic dataset. Using this toy problem, we find that the weights of trained networks show correlations that can be well-understood by the structure of the data samples themselves. This insight may be useful in areas such as Explainable Artificial Intelligence, to explain why a model behaves the way it does. We also find that the mere change of the activation function used in a layer may cause the nodes of the network to assume fundamentally different roles. This understanding may help to draw firm conclusions regarding the conditions in which Transfer Learning may be applied successfully. While testing with this problem, we also found that the initial configuration of weights of a network may, in some situations, ultimately determine the quality of the minimum (i.e., loss/accuracy) to which the networks converge, more so than what could be initially suspected. This observation motivated the remainder of our experiments. We continued our tests with the real-world datasets MNIST and HASYv2. We devised an initialization strategy, which we call the Dense sliced initialization, that works by combining the merits of a sparse initialization with those of a typical random initialization. Afterward, we found that the initial configuration of weights of a network “sticks” throughout training, suggesting that training does not imply substantial updates — instead, it is, to some extent, a fine-tuning process. We saw this by training networks marked with letters, and observing that those marks last throughout hundreds of epochs. Moreover, our results suggest that the small scale of the deviations caused by the training process is a fingerprint (i.e., a necessary condition) of training — as long as the training is successful, the marks remain visible. Based on these observations and our intuition for the reasons behind them, we developed what we call the Filter initialization strategy. It showed improvements in the training of the networks tested, but at the same time, it worsened their generalization. Understanding the root cause for these observations may prove to be valuable to devise new initialization methods that generalize better.É impossível ignorar os muitos avanços que aprendizagem automática, e em particular o seu método de eleição, aprendizagem profunda, têm proporcionado à nossa sociedade. No entanto, existe um sentimento crescente de que ao longo dos anos a área se tem vindo a tornar confusa e pouco clara, com alguns investigadores inclusive afirmando que aprendizagem automática se tornou na alquimia dos nossos tempos. Existe uma necessidade crescente de (voltar a) compreender em profundidade as ferramentas usadas, já que de outra forma o progresso acontece às escuras e, frequentemente, por tentativa e erro. Nesta dissertação conduzimos testes com redes neuronais artificiais dirigidas, com o objetivo de compreender os fenómenos subjacentes e encontrar as suas causas. Começamos por testar com um conjunto de dados sintético. Usando um problema amostra, descobrimos que a configuração dos pesos de redes treinadas evolui de forma a mostrar correlações que podem ser compreendidas atendendo à estrutura das amostras do próprio conjunto de dados. Esta observação poderá revelar-se útil em áreas como Inteligência Artificial Explicável, de forma a clarificar porque é que um dado modelo funciona de certa forma. Descobrimos também que a mera alteração da função de ativação de uma camada pode causar alterações organizacionais numa rede, a nível do papel que os nós nela desempenham. Este conhecimento poderá ser usado em áreas como Aprendizagem por Transferência, de forma a desenvolver critérios precisos sobre os limites/condições de aplicabilidade destas técnicas. Enquanto experimentávamos com este problema, descobrimos também que a configuração inicial dos pesos de uma rede pode condicionar totalmente a qualidade do mínimo para que ela converge, mais do que poderia ser esperado. Esta observação motiva os nossos restantes resultados. Continuamos testes com conjuntos de dados do mundo real, em particular com o MNIST e HASYv2. Desenvolvemos uma estratégia de inicialização, à qual chamamos de inicialização densa por fatias, que funciona combinado os méritos de uma inicialização esparsa com os de uma inicialização típica (densa). Descobrimos também que a configuração inicial dos pesos de uma rede persiste ao longo do seu treino, sugerindo que o processo de treino não causa atualizações bruscas dos pesos. Ao invés, é maioritariamente um processo de afinação. Visualizamos este efeito ao marcar as camadas de uma rede com letras do abecedário e observar que as marcas se mantêm por centenas de épocas de treino. Mais do que isso, a escala reduzida das atualizações dos pesos aparenta ser uma impressão digital (isto é, uma condição necessária) de treino com sucesso — enquanto o treino é bem sucedido, as marcas permanecem. Baseados neste conhecimento propusemos uma estratégia de inicialização inspirada em filtros. A estratégia mostrou bons resultados durante o treino das redes testadas, mas simultaneamente piorou a sua generalização. Perceber as razões por detrás deste fenómeno pode permitir desenvolver novas estratégias de inicialização que generalizem melhor que as atuais.Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemátic

A predictive model for the acceptance of wearable ubiquitous activity monitoring devices

Acceptance of wearable ubiquitous activity monitoring devices that track activity has been a hot topic for the last decade. Several theories have been made, particularly how to think about the Technology Acceptance Model (TAM). These theories have been used in different situations to learn more about how people and organizations accept new technology. Even though the TAM is mature and works in different situations, there is not much published research that tries to expand its ability to predict how people will react to wearable ubiquitous activity monitoring devices. One reason for this gap could be that the TAM is based on the idea that people's acceptance behavior can only be predicted by two beliefs: Perceived Ease of Use (PEOU) and Perceived Usefulness (PU). Literature shows that PU and PEOU beliefs are not enough. This means that they may not be able to explain why people accept new things, like Activity Trackers (AT). Because of this, it is important to include any other factors that can help predict how likely people are to use activity trackers. As an extension of research on the TAM, this study created and tested two models of how people accept and use wearable ubiquitous activity monitoring devices, with two questionnaires with more than 200 respondents that shield light on the subject. The proposed models added key concepts from the research stream on how people accept information systems to the theoretical framework of the TAM and Health Information Technology Acceptance Model (HITAM). The resulting models were analyzed using a variety of statistical techniques including Structural Equation Analysis. The first model was reanalyzed via qualitative analysis with 20 interviews, and reanalyzed via another quantitative method of Artificial Neural Networks (ANN). The most significant contributions of this dissertation are: 1. The construction of two models that predict activity tracking adoption and usage. 2. Guidelines for designing activity trackers. These contributions can help promote activity trackers as an essential piece of equipment that helps monitor progress during workouts as well as other times, such as when the user is at rest or sleeping. We will see that by being continually reminded to walk about and avoid sitting for extended periods of time or doing nothing at all, this helps a person build healthy behaviors. Additionally, activity trackers should be designed to maintain a person's motivation to finish the daily activity routine, which is necessary for people to accomplish their health and fitness objectives. This thesis contributes with two quantitative models for the acceptance and use of activity trackers, and creates recommendations for different types of users.A aceitação de dispositivos ubíquos vestíveis de monitorização de atividade que rastreiam a atividade tem sido um tema cálido na última década. Várias teorias foram concebidas, principalmente como pensar o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM). Essas teorias têm sido usadas em diferentes situações para aprender mais sobre como as pessoas e as organizações aceitam novas tecnologias. Conquanto o TAM seja maturo e funcione em diferentes situações, não há muitas investigações publicadas que tentem expandir a sua capacidade de prever como as pessoas reagirão a dispositivos ubíquos vestíveis de monitoramento de atividade. Uma razão para essa lacuna pode ser porque o TAM é baseado na ideia de que o comportamento de aceitação das pessoas só pode ser previsto por duas asseverações: Facilidade de Uso Percebida (PEOU) e Utilidade Percebida (PU). A literatura mostra que as asseverações nas PU e PEOU não são suficientes. Isso significa que essas duas asseverações podem não ser capazes de explicar o porquê de as pessoas aceitarem coisas novas, como monitores de atividade (AT). Por isso, é importante incluir quaisquer outros fatores que possam ajudar a prever a probabilidade de as pessoas usarem monitorizadores de atividade. Como extensão da pesquisa sobre o TAM, esta investigação criou e testou dois modelos de como as pessoas aceitam e usam dispositivos ubíquos vestíveis de monitorização de atividade, com dois questionários com mais de 200 repostas cada, que clarificam o assunto. Os modelos propostos agregaram conceitos-chave da pesquisa sobre como as pessoas aceitam os sistemas de informação ao referencial teórico do TAM e do Modelo de Aceitação de Tecnologia da Informação em Saúde (HITAM). Os modelos resultantes foram analisados usando uma variedade de técnicas estatísticas, incluindo Modelação de Equações Estruturais. O primeiro modelo foi reanalisado por meio de uma análise qualitativa com 20 entrevistas, e de novo reanalisado por meio de outro método quantitativo com Redes Neurais Artificiais (RNA). A construção de dois modelos que predizem a adoção e uso do monitorização da atividade é a contribuição mais significativa que pode ser retirada deste trabalho, juntamente com as diretrizes para o design de monitorizadores de atividade. Essas contribuições podem ajudar a promover os monitorizadores de atividade como um equipamento essencial que ajuda a monitorizar a evolução durante os treinos e em outros momentos, como quando o utilizador está em repouso ou dormindo. Ao ser continuamente lembrado para andar e evitar ficar sentado por longos períodos de tempo ou não fazer nada, isso ajuda o utilizador a construir comportamentos saudáveis. Além disso, os monitorizadores de atividade devem ser projetados para manter a motivação de uma pessoa em concluir a rotina diária de atividades, o que é necessário para que as pessoas atinjam seus objetivos de saúde e condição física. Esta tese contribui com modelos quantitativos para a aceitação e uso de monitorizadores de atividades e cria recomendações para diferentes tipos de utilizadores

Reconhecimento, validação e certificação de competências: um contexto para a (re)construção da identidade

Tese de mestrado, Educação (Formação e Aprendizagem ao Longo da Vida), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2009A presente investigação visa estudar o impacto do processo de Reconhecimento, Validação e Certificação de Competências (RVCC) na reconstrução da identidade, partindo das perspectivas de adultos que o realizaram. Foram definidas as seguintes questões orientadoras: i) Qual a percepção que os participantes têm do processo de RVCC? ii) Quais os elementos configuradores da construção da identidade dos participantes? iii) Qual o impacto que os participantes reconhecem no processo de RVCC, em termos de reconstrução da identidade e da sua agência? O enquadramento teórico deste estudo desenvolve-se em três partes. Na primeira pretende caracterizar-se e contextualizar o sistema de RVCC à luz do paradigma da Aprendizagem ao Longo da Vida. Na segunda parte abordam-se as relações entre aprendizagem, identidade e agência, partindo do pressuposto que um processo de RVCC constitui, também, um momento de aprendizagem biográfica, com implicações ao nível da identidade e da agência. A terceira parte centra-se no tema da identidade: explora-se o conceito e apresentam-se perspectivas relacionadas com a construção da identidade, ligando-a essencialmente às narrativas. A metodologia adoptada nesta investigação situa-se no paradigma interpretativo, assumindo o design de estudo de caso. Construíram-se dois casos, de adultos que tinham concluído os seus processos de RVCC havia alguns meses, essencialmente a partir da análise do Portefólio Reflexivo de Aprendizagens dos participantes, elaborado nesse contexto, e de entrevistas semi-estruturadas. O estudo permite concluir que o impacto do processo de RVCC reconhecido pelos participantes diferiu de acordo com o nível de certificação e com as expectativas iniciais. No entanto, em ambos os casos se verificaram alterações relativamente à forma como os participantes se viam enquanto aprendentes e relativamente à forma como desenvolveram competências para gerir a sua vida, sobretudo a vida académica. Permite também verificar que a biografia dos participantes influiu na forma como construíram a sua identidade, evidenciando a complementaridade entre aprendizagens formais, não formais e informais. Face a estas conclusões, será importante encarar os processos de RVCC como mecanismos potenciadores da aprendizagem ao longo da vida, que devem articular-se com os sistemas de ensino, e ser dinamizados por agentes com o perfil e a formação adequados.In This research I intend to study the implications of Recognition Validation and Certification of Skills (RVCC) in the reconstruction of identity, from the perspective of adults who underwent the process. I have defined the following issues that guide the research: What is the perception that the participants have of the process of RVCS? What are the elements configured in the construction of identity of the participants? What is the impact that participants recognize the process, in terms of reconstruction of identity and agency? The theoretical frame of this research develops along three parts. The first intends to characterize and to contextualize the Recognition, Validation and Certification of Skills System according to the paradigm of lifelong learning. The second part deals with the relationship between learning, identity and agency, on the assumption that the process is also an opportunity for biographical learning, with implications for identity and agency. The third part focuses mainly on the issue of identity: I explore the concept and I present some perspectives related to the construction of identity, linking it to narratives. The methodology adopted in this research follows the interpretive paradigm, assuming the design of case study. There have been constructed two cases, of adults who had been certificated a few months ago, mainly from the analysis of the portfolio of the participants, prepared in this context, and semi-structured interviews, through which it sought access to the perspective of participants about the process and the impact it had had on their lives The study suggests that the impact of the process acknowledged by participants differed according to level of certification, and to initial expectations. However, in both cases there have been changes on how the participants saw themselves as learners and in the way they intend to manage their lives, especially the academic ones. It also gives evidence that the biography of the participants influenced the way they built their identity, emphasizing the complementarities between formal learning, non formal and informal. Given these findings, it is important to consider the process and its mechanism as enhancers of lifelong learning, which should link with the school systems, and be driven by staff with appropriate training and the profile

Efficient Autonomous Navigation for Planetary Rovers with Limited Resources

Rovers operating on Mars are in need of more and more autonomous features to ful ll their challenging mission requirements. However, the inherent constraints of space systems make the implementation of complex algorithms an expensive and difficult task. In this paper we propose a control architecture for autonomous navigation. Efficient implementations of autonomous features are built on top of the current ExoMars navigation method, enhancing the safety and traversing capabilities of the rover. These features allow the rover to detect and avoid hazards and perform long traverses by following a roughly safe path planned by operators on ground. The control architecture implementing the proposed navigation mode has been tested during a field test campaign on a planetary analogue terrain. The experiments evaluated the proposed approach, autonomously completing two long traverses while avoiding hazards. The approach only relies on the optical Localization Cameras stereobench, a sensor that is found in all rovers launched so far, and potentially allows for computationally inexpensive long-range autonomous navigation in terrains of medium difficulty