197 research outputs found
Should Spain Join NATO?
Negotiations leading to Spain\u27s entry into the Common Market are now underway and Spain\u27s application to join NATO would likely be favorably received. Questions regarding her membership in the military alliance are examined in this paper prepared by a student in the Naval Staff College of the Naval War College
iviz: A ROS Visualization App for Mobile Devices
In this work, we introduce iviz, a mobile application for visualizing ROS
data. In the last few years, the popularity of ROS has grown enormously, making
it the standard platform for open source robotic programming. A key reason for
this success is the availability of polished, general-purpose modules for many
tasks, such as localization, mapping, path planning, and quite importantly,
data visualization. However, the availability of the latter is generally
restricted to PCs with the Linux operating system. Thus, users that want to see
what is happening in the system with a smartphone or a tablet are stuck with
solutions such as screen mirroring or using web browser versions of rviz, which
are difficult to interact with from a mobile interface. More importantly, this
makes newer visualization modalities such as Augmented Reality impossible. Our
application iviz, based on the Unity engine, addresses these issues by
providing a visualization platform designed from scratch to be usable in mobile
platforms, such as iOS, Android, and UWP, and including native support for
Augmented Reality for all three platforms. If desired, it can also be used in a
PC with Linux, Windows, or macOS without any changes.Comment: This work has 7 pages and 7 figures. The repository of the project
can be found in https://github.com/KIT-ISAS/iviz/tree/deve
Improvement in educational performance through wearable-based flow predictive models
Flow Theory has been used to study motivation in educational activities. However, few studies use physiological data to uncover unknown aspects of said data in any context, and isolated individuals are involved as well. In this paper, we present some of the results obtained from two control groups corresponding to two full primary education classrooms, as well as their teacher, using a quasi-experimental design. They participated in two training activities with different instructional designs and three different STEAM subjects: graphic design, video game design using Roblox Studio, and educational robotics. In this sense, the heart rate, its variability, data from accelerometers, and the educational activities carried out by the teacher have been automatically recorded for each participant at every second. To achieve this, we used smartwatches connected to Polar H10 sensors as well as our own apps. At the end of each session, everyone answered the Flow FKS and EduFlow prevalence questionnaires, and the teacher kept a class journal. Through this, we aim to understand whether the Flow Theory models derived from the FKS and EduFlow scales are valid from a physiological standpoint, as well as to develop classification and predictive models based on artificial intelligence that will allow for educational performance improvement of students in future research
Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements
Beim Tracking von ausgedehnten Objekten (auf Englisch âextended object trackingâ, kurz EOT) geht es darum, die Form und Lage eines Zielobjekts anhand von verrauschten Punktmessungen zu schĂ€tzen. EOT wird traditionell zur Verfolgung von GroĂobjekten wie Flugzeugen, Schiffen, oder Autos verwendet. Allerdings ermöglichen Technologiefortschritte bei Tiefenkameras wie Microsoft Kinects mittlerweile sogar Laien, Punktwolken aus ihrer Umgebung aufzunehmen. Das stellt eine neue Herausforderung fĂŒr EOT-AnsĂ€tze dar, die in modernen Anwendungen, wie z.B. Objektmanipulation in Augmented Reality oder in der Robotik, Zielobjekte mit vielen möglichen Formen anhand von Messungen unterschiedlicher QualitĂ€t verfolgen mĂŒssen. In diesem Kontext ist die Auswahl der Formmodelle ausschlaggebend, denn sie bestimmen, wie robust und leistungsfĂ€hig der SchĂ€tzer sein wird, was wiederum eine sorgfĂ€ltige Betrachtung der ModalitĂ€ten und QualitĂ€t der verfĂŒgbaren Informationen erfordert.
Solch ein Informationsparadigma kann als ein Spektrum visualisiert werden: auf der einen Seite, eine groĂe Anzahl an genauen Messungen, und auf der anderen Seite, nur wenige verrauschte Beobachtungen. Allerdings haben sich die Verfahren in der Literatur traditionell auf einen schmalen Teil dieses Spektrums konzentriert. Einerseits assoziieren âgierigeâ Verfahren, die auf der Methode der kleinsten Quadrate basieren, Messungen mit der nĂ€chsten Quelle auf der Form. Diese Verfahren sind effizient und liefern sogar fĂŒr komplizierte Formen akkurate Ergebnisse, allerdings nur solange das Messrauschen niedrig bliebt. Ansonsten kann nicht gewĂ€hrleistet werden, dass der nĂ€chste Punkt immer noch eine passende Approximation der wahren Quelle ist, was zu verzerrten Ergebnissen fĂŒhrt. Andererseits sind probabilistische Modelle wie Raumverteilungen prĂ€zise fĂŒr einfache Formen, sogar bei extrem hohem Messrauschen, allerdings werden sie schon fĂŒr wenig komplexe Formen unlösbar oder numerisch instabil. Die Schwierigkeit besteht darin, dass in vielen modernen Trackingszenarien die Menge an verfĂŒgbarer Information sich drastisch mit der Zeit Ă€ndern kann. Das unterstreicht den Bedarf an AnsĂ€tzen, die nicht nur die StĂ€rken beider Modelle kombinieren, sondern auch alle Bereiche des Spektrums und nicht nur dessen GrenzfĂ€lle abdecken können.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese LĂŒcke zu fĂŒllen und somit die oben angesprochenen Herausforderungen zu lösen. Dazu schlagen wir vier BeitrĂ€ge vor, die den aktuellen Stand der Technik signifikant erweitern. Zuerst schlagen wir Level-set Partial Information Models vor, einen probabilistischen Ansatz zur erwartungstreuen FormschĂ€tzung fĂŒr Szenarien mit Verdeckungen und hohem Messrauschen. ZusĂ€tzlich fĂŒhren wir Level-set Active Random Hypersurface Models ein, die von Konzepten aus EOT und Computervision inspiriert sind, eine flexible Formparametrisierung fĂŒr konvexe und nicht-konvexe Formen ermöglichen, und die auch mit wenig Information umgehen können. DarĂŒber hinaus machen Negative Information Models sogenannte ânegativeâ Information nutzbar, indem Messungen verarbeitet werden, die uns sagen, wo das Zielobjekt nicht sein kann. SchlieĂlich zeigen wir eine einfach zu implementierende Erweiterung von diesen BeitrĂ€gen, Extrusion Models, um dreidimensionale Objekte mit realen Sensordaten zu verfolgen
Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements
Extended object tracking deals with estimating the shape and pose of an object based on noisy point measurements. This task is not straightforward, as we may be faced with scarce low-quality measurements, little a priori information, or we may be unable to observe the entire target. This work aims to address these challenges by incorporating ideas from active contours and exploiting information from negative measurements, which tell us where the target cannot be
- âŠ