Riviercrossings

Een rivier bestaat uit bochten, overgangsvakken en tegenbochten. In vergelijking tot een bocht is de bodemligging t.p.v. een overgangsvak meer gelijkmatig verdeeld over de breedte van de rivier, zodat bij lage afvoer de waterstand daar ter plaatse maatgevend zal zijn voor de scheepvaart. Om inzicht te krijgen in de bevaarbaarheid van een rivier en de eventueel te treffen maatregelen (baggeren, reguleringswerken), is het van belang de bodemligging t.p.v. de overgang bocht-tegenbocht (de riviercrossing), te kunnen voorspellen. Het opstellen van een morfologisch rekenmodel is echter niet eenvoudig,vanwege het drie-dimensionale karakter van de waterbeweging (naijlen bochtstroming). Daarom is in het eerste gedeelte van het onderzoek gekeken naar crossings in de natuur,met als doel: 1.aangeven van aspekten waarmee bij het opzetten van een schematisatie voor een model rekening dient te worden gehouden. 2.een beschrijving te geven van het morfologisch gedrag van de crossing. In het tweede gedeelte van het onderzoek is een meer theoretische benadering toegepast.Als een eerste aanzet tot een model is de invloed van het verloop van de bochtstraal en-breedte op de bodemligging t.p.v. de crossing onderzocht. Een rivier waar crossings problemen opleveren voor de scheepvaart en waaraan ook studies zijn gewijd, is de Niger. Bij dit onderzoek is gebruik gemaakt van enkele van deze studies en heeft derhalve grotendeels betrekking op de rivier de Niger.Hydraulic EngineeringCivil Engineering and Geoscience

Matching and Maximizing? A neurally plausible model of stochastic reinforcement learning

Contains fulltext : 77434.pdf (publisher's version ) (Open Access

Évolution naturelle et artificielle des estuaires: le cas de l'Escaut

Escaut River (Netherlands) estuary is one of the most exploited estuaries of Northern Europe: navigation, dredging, polders. Despite this industrial intensification, the ecological contribution of the estuary to the area still remains important, and requires more intensive research programms on evolution of ecosystem, contribution of human activities to this drastic evolution, and prediction of long term evolution of the system. Programming of an urging master plan for limitation of sand and coarse sediment dredging, planing of the distance between sites of dredging and releasing sediments, assessment of polderization and sunk meadow making for an eventual limitation is require

Detecting Perceived Appropriateness of a Robot’s Social Positioning Behavior from Non-Verbal Cues: ‘A robot study in scarlet’

What if a robot could detect when you think it got too close to you during its approach? This would allow it to correct or compensate for its social ‘mistake’. It would also allow for a responsive approach, where that robot would reactively find suitable approach behavior through and during the interaction. We investigated if it is possible to automatically detect such social feedback cues in the context of a robot approaching a person.We collected a dataset in which our robot would repeatedly approach people (n=30) to verbally deliver a message. Approach distance and environmental noise were manipulated, and our participants were tracked (position and orientation of upper body and head). We evaluated their perception of the robot’s behavior through questionnaires and found no single or joint effects of the manipulations. This showed that, in this case, personal differences are more important than contextual cues – thus highlighting the importance of responding to behavioral feedback. This dataset is being made publicly available as part of this publication (http://doi.org/10.4121/uuid:b76c3a6f-f7d5-418e-874a-d6140853e1fa).On this dataset, we then trained a random forest classifier to infer people’s perception of the robot’s approach behavior from features generated from the response behaviors. This resulted in a set of relevant features that perform significantly better than chance for a participant-dependent classifier; which implies that the behaviors of our participants, even with our relatively limited tracking, contain interpretable information about their perception of the robot’s behavior.Our findings demonstrate, for this specific context, that the observable behavior of people does indeed contain usable information about their subjective perception of a robot’s behavior. As such they, together with the dataset, provide a stepping stone for future research into the automatic detection of such social feedback cues, e.g. with other or more fine-grained observations of people’s behavior (such as facial expressions), with more sophisticated machine learning techniques, and/or in different contexts.Invited paperInternet of Thing