On inferring intentions in shared tasks for industrial collaborative robots

Inferring human operators' actions in shared collaborative tasks, plays a crucial role in enhancing the cognitive capabilities of industrial robots. In all these incipient collaborative robotic applications, humans and robots not only should share space but also forces and the execution of a task. In this article, we present a robotic system which is able to identify different human's intentions and to adapt its behavior consequently, only by means of force data. In order to accomplish this aim, three major contributions are presented: (a) force-based operator's intent recognition, (b) force-based dataset of physical human-robot interaction and (c) validation of the whole system in a scenario inspired by a realistic industrial application. This work is an important step towards a more natural and user-friendly manner of physical human-robot interaction in scenarios where humans and robots collaborate in the accomplishment of a task.Peer ReviewedPostprint (published version

Model checking techniques for runtime testing and QoS analysis

Los sistemas software y hardware se encuentran cada vez más presentes en nuestras vidas, en multitud de campos de aplicación y de cualquier tamaño. El análisis de estos sistemas es una tarea dura pero necesaria para garantizar que cumplan con sus requisitos. Estos requisitos pueden ser de varios tipos, como evitar comportamientos erróneos u ofrecer un rendimiento satisfactorio. Existen muchas técnicas y herramientas diseñadas para atacar este problema. Por lo general, se aplican distintas técnicas dependiendo del tipo de sistema, fase de desarrollo o tipo de análisis. El model checking es una de estas técnicas de análisis. Un model checker analiza el espacio de estados de un sistema para comprobar si el sistema cumple una propiedad dada. Sin embargo, según aumenta la complejidad del sistema a analizar, su espacio de estados crece rápidamente, hasta llegar a un punto en el que no es factible analizarlo. En esta tesis proponemos una solución integrada basada en model checking para analizar sistemas cuyo comportamiento pueda ser observado en forma de trazas de ejecución. Hemos llamado a esta solución OptySim. Nuestra solución permite acceder a sistemas externos de una forma uniforme, permitiendo realizar distintos tipos de análisis sobre diferentes tipos de sistemas de una forma más homogénea. OptySim trata con un conjunto de trazas de ejecución, que representan un subconjunto del espacio de estados completo del sistema. Para obtener dichas trazas el sistema se ejecuta repetidas veces, posiblemente variando parámetros del sistema de acuerdo a las instrucciones del usuario, generándose una traza por cada ejecución. El contenido de las trazas depende de cada sistema, y además puede variar dependiendo de las necesidades del análisis. Para ello se pueden aplicar una de las proyecciones que se han definido, y que transforman trazas completas en trazas abstractas con una menor, pero suficiente para los propósitos del análisis, cantidad de información. El análisis está guiado por uno o más objetivos establecidos por el usuario, tales como asertos o fórmulas de lógica temporal (LTL), y que le dan al análisis el significado pretendido por el usuario. Los objetivos pueden indicar tanto propiedades deseables del sistema, por ejemplo una meta de rendimiento, como propiedades que no deben ocurrir, por ejemplo una condición de error. OptySim se ha aplicado a varios casos de estudio en varias áreas y con distintos propósitos, para demostrar su utilidad. En primer lugar se ha integrado con el simulador de redes ns-2, para análisis de fiabilidad y rendimiento, optimización de parámetros, y validación y ajuste de modelos. Para el segundo grupo de casos de estudio, se ha integrado con una máquina virtual de Java para analizar programas escritos en dicho lenguaje de programación. En esta ocasión, todos los casos de estudio están enfocados a la depuración de programas

Knowledge representation for explainability in collaborative robotics and adaptation

Autonomous robots are going to be used in a large diversity of contexts, interacting and/or collaborating with humans, who will add uncertainty to the collaborations and cause re-planning and adaptations to the execution of robots’ plans. Hence, trustworthy robots must be able to store and retrieve relevant knowledge about their collaborations and adaptations. Furthermore, they shall also use that knowledge to generate explanations for human collaborators. A reasonable approach is first to represent the domain knowledge in triples using an ontology, and then generate natural language explanations from the stored knowledge. In this article, we propose ARE-OCRA, an algorithm that generates explanations about target queries, which are answered by a knowledge base built using an Ontology for Collaborative Robotics and Adaptation (OCRA). The algorithm first queries the knowledge base to retrieve the set of sufficient triples that would answer the queries. Then, it generates the explanation in natural language using the triples. We also present the implementation of the core algorithm’s routine: construct explanation, which generates the explanations from a set of given triples. We consider three different levels of abstraction, being able to generate explanations for different uses and preferences. This is different from most of the literature works that use ontologies, which only provide a single type of explanation. The least abstract level, the set of triples, is intended for ontology experts and debugging, while the second level, aggregated triples, is inspired by other literature baselines. Finally, the third level of abstraction, which combines the triples’ knowledge and the natural language definitions of the ontological terms, is our novel contribution. We showcase the performance of the implementation in a collaborative robotic scenario, showing the generated explanations about the set of OCRA’s competency questions. This work is a step forward to explainable agency in collaborative scenarios where robots adapt their plans.Peer ReviewedPostprint (published version

Generic skills of Cei-A3 Universities (Agrifood Campus of International Excellence)

Resumen basado en el de la publicaciónTítulo, resumen y palabras clave también en inglésSe pretende realizar un análisis de las competencias transversales de las distintas universidades que componen el consorcio del Campus de Excelencia Internacional en Agroalimentación (CeiA3). Como resultado se observa que existen un número escaso de competencias comunes, siendo de vital importancia la incorporación de las competencias transversales comunes a los estudios universitarios de las universidades del CeiA3 ya que constituyen un elemento integrador y vertebrador del campus de excelencia internacional agroalimentario.ES

OCRA – An ontology for collaborative robotics and adaptation

Industrial collaborative robots will be used in unstructured scenarios and a large variety of tasks in the near future. These robots shall collaborate with humans, who will add uncertainty and safety constraints to the execution of industrial robotic tasks. Hence, trustworthy collaborative robots must be able to reason about their collaboration’s requirements (e.g., safety), as well as the adaptation of their plans due to unexpected situations. A common approach to reasoning is to represent the knowledge of interest using logic-based formalisms, such as ontologies. However, there is not an established ontology defining notions such as collaboration or adaptation yet. In this article, we propose an Ontology for Collaborative Robotics and Adaptation (OCRA), which is built around two main notions: collaboration, and plan adaptation. OCRA ensures a reliable human-robot collaboration, since robots can formalize, and reason about their plan adaptations and collaborations in unstructured collaborative robotic scenarios. Furthermore, our ontology enhances the reusability of the domain’s terminology, allowing robots to represent their knowledge about different collaborative and adaptive situations. We validate our formal model, first, by demonstrating that a robot may answer a set of competency questions using OCRA. Second, by studying the formalization’s performance in limit cases that include instances with incongruent and incomplete axioms. For both validations, the example use case consists in a human and a robot collaborating on the filling of a tray.Peer ReviewedPostprint (published version

Robot explanatory narratives of collaborative and adaptive experiences

© 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting /republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksIn the future, robots are expected to autonomously interact and/or collaborate with humans, who will increase the uncertainty during the execution of tasks, provoking online adaptations of robots' plans. Hence, trustworthy robots must be able to store, retrieve and narrate important knowledge about their collaborations and adaptations. In this article, it is proposed a sound methodology that integrates three main elements. First, an ontology for collaborative robotics and adaptation to model the domain knowledge. Second, an episodic memory for time-indexed knowledge storage and retrieval. Third, a novel algorithm to extract the relevant knowledge and generate textual explanatory narratives. The algorithm produces three different types of outputs, varying the specificity, for diverse uses and preferences. A pilot study was conducted to evaluate the usefulness of the narratives, obtaining promising results. Finally, we discuss how the methodology can be generalized to other ontologies and experiences. This work boosts robot explainability, especially in cases where robots need to narrate the details of their short and long-term past experiences.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Guía de cumplimiento de las obligaciones para los contadores públicos en el ejercicio de sus funciones año 2015.

La aplicabilidad de las Leyes y normativa que rige al Contador Público, y el cumplimiento de las obligaciones son de importancia para el ejercicio de la profesión porque de esto depende la efectividad en los servicios que ofrece e influye en gran medida en el desempeño de su actuación profesional, conforme a esto actuará con el cuidado debido y la diligencia de una persona responsable al realizar sus actividades profesionales. En función de lo anterior se realiza el presente trabajo de investigación el cual consiste en una guía de las obligaciones para los Contadores Públicos en el ejercicio de sus funciones, con la finalidad de orientarles al cumplimiento de las obligaciones que contraen en su actuación profesional. Con el objetivo de ofrecer a los profesionales de la Contaduría Pública, una guía que permita identificar sus obligaciones en el desarrollo de sus facultades, en las distintas áreas en las cuales puede desempeñar sus funciones, que le permitan orientarle a incorporarse a las distintas ramas que demanda el mercado laboral, para los profesionales del Área Urbana de San Miguel. La investigación estará basada en método mixto (cuali-cuantitativo) tratando de minimizar las debilidades potenciales en la investigación el enfoque tomado ha sido para tener una perspectiva más amplia, profunda y completa de las obligaciones los Contadores Públicos, teniendo en cuenta que la falta de conocimientos de las obligaciones de los contadores hace que la misma firma de auditoria tenga deficiencias en los controles de calidad, sus servicios y sus ingresos, se estable en la metodología la revisión de la literatura y se ha construido un marco teórico mediante las leyes, reglamentos y normas técnicas de aplicabilidad, es por ello que la interpretación de datos, al final, se describirán en términos estadísticos y narrativos, además de evaluar regulaciones reglamentarias y técnicas de la investigación, se tratará de recolectar, analizar e integrar los datos cuantitativos y cualitativos de la investigación. Las obligaciones a las que están sometidos los Contadores Públicos, están limitadas al cumplimiento de las normas, leyes, así como la legislación vigente aplicable. Las obligaciones de los Contadores Públicos son cambiantes en cuantos a las Leyes y aspectos que regulan sus funciones, por tanto el profesional necesita mantenerse en constante estudio. Es importante que los Contadores se mantengan actualizados en cuanto a las reformas y nuevas leyes en las cuales se ven implicados los profesionales en la práctica de sus funciones y actuaciones. Es importante que el Contador Público tenga conocimiento de los procesos de inscripción de las firmas en la Corte de Cuentas de la Republica y en la Superintendencia del Sistema Financiero así como de las actuaciones y de los procesos para realizar las auditorias. Que los Contadores Públicos y auditores en su trabajo profesional se guíen por principios éticos, para el cumplimiento de las obligaciones a las que están sometidos, y obtener un trabajo con la debida preparación y calidad profesional, rechazo a actividades que riñan con la moral y legislación vigente, y así evitar caer en actuaciones dolosas que traigan consecuencias derivadas de una mala práctica profesional, Invitar a los profesional a ir mas allá de lo que las leyes y las normas exigen para mejorar su calidad en sus servicios

Cumplimiento del llenado e interpretación del partograma en la vigilancia del trbajo de parto en pacientes ingresadas a la sala de labor y parto del Hospital Carlos Roberto Huembés, en el periodo que corresponde al primer trimestre del año 2017

El presente estudio fue realizado para determinar el cumplimiento del llenado e interpretación del partograma en la vigilancia del trabajo de parto en las pacientes ingresadas a la sala de labor y parto del Hospital Carlos Roberto Huembés en el periodo que corresponde al primer trimestre del año 2017.Es un estudio de tipo descriptivo de corte transversal, universo constituido por 220 pacientes donde se seleccionó mediante muestreo no probabilístico por conveniencia, una muestra de 141 expedientes clínicos que cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión del estudio, realizando el llenado de la ficha de recolección, midiendo las variables en estudio; datos sociodemográficos, principales antecedentes ginecoobstetricos y datos del parto, calidad del llenado e interpretación del Partograma; los datos obtenidos fueron introducidos en una base de datos a través del paquete estadístico SPSS versión 23 para su posterior análisis a través de tablas y gráficos en frecuencia y porcentaje.En los resultados encontramos que la mayoría de parturientas tenía entre 20 y 34 años considerándose la edad óptima para llevar un embarazo a término. En relación a los principales antecedentes obstétricos, la mayoría eran bigestas, multíparas, sin ningún aborto ni cesárea y con embarazos a término, en el mayor porcentaje de pacientes hubo conducción del trabajo de parto, con una duración del parto menor de 4 horas en el turno de 3pm-7am, siendo la mayoría atendidos por médicos residentes; en cuanto al cumplimiento de la calidad del llenado del partograma observamos que el porcentaje de satisfacción fue de 72% y en referencia a la calidad de interpretación fue de 74% y con respecto al promedio global del partograma tenemos que RESUMEN solamente en 48 casos (30.04%) el resultado obtenido fue ≥ de 90%, no obstante en los faltantes 93 casos (65.96%) fue ≤ de 90%, por lo cual se logró establecer que en la sala de labor y parto del Hospital no se cumple con los estándares de calidad del ministerio de salud de Nicaragua presentando deficiencia para el llenado e interpretado satisfactorio del Partograma tomando en cuenta que Partograma bien llenado e interpretado es cuando al aplicar la hoja de monitoreo de 17 ítems se obtiene un promedio al menos del 90%

A formal approach to automatically analyse extra-functionalproperties in mobile applications.

This paper presents an integrated approach for testing mobile applications (apps) against a set of extra-functional properties to be used by app developers. The approach starts with the (manual or automatic)extraction of the interaction model, that is, a formal model of the potential user interactions with the app.The model is constructed to allow a model checking tool to exhaustively extract the so-called app user flows, that is, the sequences of user actions, that constitute the test cases. In the final step, the app user flows are executed on the app running on real devices. The resulting execution traces are enriched with different measures and verified against a set of extra-functional properties of interest. The approach has been adapted to analyse several applications running at the same time with several devices supporting the applications.This paper presents the definition and formalization of both the modelling language for the interaction model and the specification language to represent the extra-functional properties. It also describes a methodology for automatically extracting the model. Finally, it presents an implementation focused on Android apps, which is integrated in the TRIANGLE testing framework, and the evaluation of the approach.Work is partially supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness projectTIN2015-67083-R. This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020research and innovation programme under grant agreement no. 688712 (TRIANGLE project)