Dynamic and heterogeneous wireless sensor network for virtual instrumentation services

En el presente Trabajo Fin de Master se ha llevado a cabo el desarrollo de un sistema orientado a la adquisición de información sensorial, a través del uso de redes de sensores inalámbricas (WSN, del inglés Wireless Sensor Networks), de un sistema dinámico cuyo comportamiento se desea caracterizar. Para la gestión de la información de los sensores heterogéneos presentes en la red se han aplicado los conceptos de SOA (Service Oriented Architecture) a dicha red inalámbrica, de manera que cada uno de los sensores presentes en la red se trata como un servicio de medida. La arquitectura propuesta incorpora un mecanismo de "Plug & Play" para la reconfiguración dinámica de la red así como un proceso de composición de servicios que permite la creación de los denominados instrumentos virtuales a través de la asociación de diferentes sensores. Estos instrumentos virtuales agrupan las capacidades de varios sensores heterogeneos de forma que pueden ofrecer al usuario final información de alto nivel complementada con indicios de calidad de dicha información. Para la obtención de este sistema, las tareas que se han llevado a cabo en este trabajo han sido: se han realizado estudios previos de la utilizacion actual de las redes de sensores inalámbricas y de las arquitecturas SOA aplicadas a WSN. Se ha diseñado la arquitectura de la WSN más adecuada para esta sistema así como el mecanismo "Plug & Play" necesario para el descubrimiento de dispositivos y servicios. Se han estudiado y evaluado los criterios más adecuados para la agrupación de sensores para formar el instrumento virtual de forma automática y transparente. Por último, se ha evaluado la validez de la arquitectura propuesta por medio de su aplicación en un caso concreto en el campo de la logística, en particular, en la supervisión de artículos perecederos. Para ello, ha sido necesario diseñar y definir previamente los módulos de sofware necesarios para la implementación del sistema

Exploiting graph structure in Active SLAM

Aplicando análisis provenientes de la teoría de grafos, la teoría espectral de grafos, la exploración de grafos en línea, generamos un sistema de SLAM activo que incluye la planificación de rutas bajo incertidumbre, extracción de grafos topológicos de entornos y SLAM activo \'optimo.En la planificación de trayectorias bajo incertidumbre, incluimos el análisis de la probabilidad de asociación correcta de datos. Reconociendo la naturaleza estocástica de la incertidumbre, demostramos que planificar para minimizar su valor esperado es más fiable que los actuales algoritmos de planificación de trayectorias con incertidumbre.Considerando el entorno como un conjunto de regiones convexas conectadas podemos tratar la exploración robótica como una exploración de grafos en línea. Se garantiza una cobertura total si el robot visita cada región. La mayoría de los métodos para segmentar el entorno están basados en píxeles y no garantizan que las regiones resultantes sean convexas, además pocos son algoritmos incrementales. En base a esto, modificamos un algoritmo basado en contornos en el que el entorno se representa como un conjunto de polígonos que debe segmentarse en un conjunto de polígonos pseudo convexos. El resultado es un algoritmo de segmentación que produjo regiones pseudo-convexas, robustas al ruido, estables y que obtienen un gran rendimiento en los conjuntos de datos de pruebas.La calidad de un algoritmo se puede medir en términos de cuan cercano al óptimo está su rendimiento. Con esta motivación definimos la esencia de la tarea de exploración en SLAM activo donde las únicas variables son la distancia recorrida y la calidad de la reconstrucción. Restringiendo el dominio al grafo que representa el entorno y probando la relación entre la matriz asociada a la exploración y la asociada al grafo subyacente, podemos calcular la ruta de exploración óptima.A diferencia de la mayoría de la literatura en SLAM activo, proponemos que la heurística para la exploración de grafos consiste en atravesar cada arco una vez. Demostramos que el tipo de grafos resultantes tiene un gran rendimiento con respecto a la trayectoria \'optima, con resultados superiores al 97 \% del \'optimo en algunas medidas de calidad.El algoritmo de SLAM activo TIGRE integra el algoritmo de extracción de grafos propuesto con nuestra versión del algoritmo de exploración incremental que atraviesa cada arco una vez. Nuestro algoritmo se basa en una modificación del algoritmo clásico de Tarry para la búsqueda en laberintos que logra el l\'imite inferior en la aproximación para un algoritmo incremental. Probamos nuestro sistema incremental en un escenario de exploración típico y demostramos que logra un rendimiento similar a los métodos fuera de línea y también demostramos que incluso el método \'optimo que visita todos los nodos calculado fuera de línea tiene un peor rendimiento que el nuestro.<br /

On the Uncertainty in Active SLAM: Representation, Propagation and Monotonicity

La localización y mapeo simultáneo activo (SLAM activo) ha recibido mucha atención por parte de la comunidad de robótica por su relevancia en aplicaciones de robot móviles. El objetivo de un algoritmo de SLAM activo es planificar la trayectoria del robot para maximizar el área explorada y minimizar la incertidumbre asociada con la estimación de la posición del robot. Durante la fase de exploración de un algoritmo de SLAM, donde el robot navega en una región previamente desconocida, la incertidumbre asociada con la localización del robot crece sin límites. Solo después de volver a visitar regiones previamente conocidas, se espera una reducción en la incertidumbre asociada con la localización del robot mediante la detección de cierres de bucle. Esta tesis doctoral se centra en la importancia de representar y cuantificar la incertidumbre para calcular correctamente la confianza asociada con la estimación de la localización del robot en cada paso de tiempo a lo largo de su recorrido y, por lo tanto, decidir la trayectoria correcta de acuerdo con el objetivo de SLAM activo.En la literatura, se han propuesto fundamentalemente dos tipos de modelos de representación de la incertidumbre: absoluta y diferencial. En representación absoluta, la información sobre la incertidumbre asociada con la localización del robot está representada por una función de distribución de probabilidad, generalmente gausiana, sobre las variables de localización absoluta con respecto a una referencia base elegida. La estimación de la posición del robot está dada por la esperanza de las variables asociadas con la localización y la incertidumbre por su matriz de covarianza asociada. La representación diferencial utiliza una representación local de la incertidumbre, la posición estimada del robot se representa mediante la mejor aproximación de la posición absoluta y el error de estimación se representa localmente mediante un vector diferencial. Este vector generalmente también está representado por una función de distribución de probabilidad gausiana. Representaciones equivalentes al modelo diferencial han utilizado las herramientas de Grupos de Lie y Álgebras de Lie para representar la incertidumbre. Además de estos modelos, existen diferentes formas de representar la posición y orientación de la posición del robot, ángulos de Euler, cuaterniones y transformaciones homogéneas.Los enfoques más comunes para cuantificar la incertidumbre en SLAM se basan en criterios de optimalidad con el objetivo de cuantificar el mapa y la incertidumbre de la posición del robot: A-opt (traza de la matriz de covarianza, o suma de sus autovalores), D-opt (determinante de la matriz de covarianza, o producto de sus autovalores) y E-opt (criterio del mayor autovalor). Alternativamente, otros algoritmos de SLAM activo, basados en la Teoría de la Información, se basan en el uso de la entropía de Shannon para seleccionar acciones que lleven al robot al objetivo seleccionado. En un escenario de SLAM activo, garantizar la monotonicidad de estos criterios en la toma de decisiones durante la exploración, es decir, cuantificar correctamente que la incertidumbre encapsulada en una matriz de covarianza está aumentando, es un paso esencial para tomar decisiones correctas. Como ya se ha mencionado, durante la fase de exploración la incertidumbre asociada con la localización del robot aumenta. Por lo tanto, si no se preserva la monotonicidad de los criterios considerados, el sistema puede seleccionar trayectorias o caminos que creen falsamente que conducen a una menor incertidumbre de la localización del robot.En esta tesis, revisamos el trabajo relacionado sobre representación y propagación de la incertidumbre de la posición del robot en los diferentes modelos propuestos en la literatura. Además, se lleva a cabo un análisis de la incertidumbre representada localmente con un vector diferencial y la incertidumbre representada usando grupos de Lie. Investigamos la monotonicidad de diferentes criterios para la toma de decisiones, tanto en 2D como en 3D, dependiendo de la representación de la incertidumbre y de la representación de la orientación del robot. Nuestra conclusión fundamental es que la representación de la incertidumbre sobre grupos de Lie y usando un vector diferencial son similares e independientes de la representación utilizada para la parte rotacional de la posición del robot. Esto se debe a que la incertidumbre se representa localmente en el espacio de las transformaciones diferenciales que se corresponde con el álgebra de Lie del grupo euclidiano especial SE(n). Sin embargo, en el espacio tridimensional, la estimación de la localización del robot depende de las diferentes formas de representación de la parte rotacional. Por lo tanto, una forma adecuada de manipular conjuntamente la estimación y la incertidumbre del robot es utilizando la teoría de grupos de Lie debido a que es una representación que garantiza propiedades tales como una representación mínima y libre de singularidades en los ángulos de rotación. Analíticamente, demostramos que, utilizando representaciones diferenciales para la propagación de la incertidumbre, la monotonicidad se conserva para todos los criterios de optimalidad, A-opt, D-opt y E-opt y para la entropía de Shannon. También demostramos que la monotonicidad no se cumple para ninguno de ellos en representaciones absolutas usando ángulos Roll-Pitch-Yaw y Euler. Finalmente, mostramos que al usar cuaterniones unitarios en representaciones absolutas, los únicos criterios que preservan la monotonicidad son D-opt y la entropía de Shannon.Estos hallazgos pueden guiar a los investigadores de SLAM activo a seleccionar adecuadamente un modelo de representación de la incertidumbre, de modo que la planificación de trayectorias y los algoritmos de exploración puedan evaluar correctamente la evolución de la incertidumbre asociada a la posición del robot.Active Simultaneous Localization and Mapping (Active SLAM) has received a lot of attention from the robotics community for its relevance in mobile robotics applications. The objective of an active SLAM algorithm is to plan ahead the robot motion in order to maximize the area explored and minimize the uncertainty associated with the estimation, all within a time and computation budget. During the exploration phase of a SLAM algorithm, where the robot navigates in a previously unknown region, the uncertainty associated with the robot's localization grows unbounded. Only after revisiting previously known regions a reduction in the robot's localization uncertainty is expected by detecting loop-closures. This doctoral thesis focuses on the paramount importance of representing and quantifying uncertainty to correctly report the associated confidence of the robot's location estimate at each time step along its trajectory and therefore deciding the correct course of action in an active SLAM mission. Two fundamental types of models of probabilistic representation of the uncertainty have been proposed in the literature: absolute and dfferential. In absolute representations, the information about the uncertainty in the location of the robot's pose is represented by a probability distribution function, usually Gaussian, over the variables of the absolute location with respect to a chosen base reference. The estimated location is given by the expected location variables and the uncertainty by its associated covariance matrix. Differential representations use a local representation of the uncertainty, the estimated location of the robot is represented by the best approximation of the absolute location and the estimation error is represented locally by a differential location vector. This vector is usually also represented by a Gaussian probability distribution function. Equivalent representations to differential models have used the tools of Lie groups and Lie algebras to represent uncertainties. In addition to uncertainty models, there are different ways to represent the position and orientation of the robot's pose, Euler angles, quaternions and homogeneous transformations. The most common approaches to quantifying uncertainty in SLAM are based on optimality criteria which aim at quantifying the map and robot's pose uncertainty, namely A-opt (trace of the covariance matrix, or sum of its eigenvalues), D-opt (determinant of the covariance matrix, or product of its eigenvalues) and E-opt (largest eigenvalue) criteria. Alternatively, other active SLAM algorithms, based on Information Theory, rely on the use of the Shannon's entropy to select courses of action for the robot to reach the commanded goal location. In an active SLAM scenario, guaranteeing monotonicity of these decision making criteria during exploration, i.e. quantifying correctly that the uncertainty encapsulated in a covariance matrix is increasing, is an essential step towards making correct decisions. As already mentioned, during exploration the uncertainty associated with the robot's localization increases. Therefore, if monotonicity of the criteria considered is not preserved, the system might select courses of action or paths that it falsely believes lead to less uncertainty in the robot. In this thesis, we review related work about representation and propagation of the uncertainty of robot's pose and present a survey of different types of models proposed in the literature. Additionally, an analysis of the uncertainty represented with a differential uncertainty vector and the uncertainty represented on Lie groups is carried out. We investigate the monotonicity of different decision making criteria, both in 2D and 3D, depending on the representation of uncertainty and the orientation of the robot's pose. Our fundamental conclusion is that uncertainty representation over Lie groups and using differential location vectors are similar and independent of the representation used for rotational part of the robot's pose. This is due to the uncertainty is represented locally in the space of differential transformations for translation and rotation that correspond with the Lie algebra of special Euclidean group SE(n). However, in 3-dimensional space, the homogeneous transformation associated to the approximation of the real location depend on the different ways of representation the rotational part. Therefore, a proper way to jointly manipulating the estimation and uncertainty of the pose is to use the theory of Lie groups due to it is a representation to guarantee properties such as a minimal representation and free of singularities in rotation angles. We analytically show that, using differential representations to propagate spatial uncertainties, monotonicity is preserved for all optimality criteria, A-opt, D-opt and E-opt and for Shannon's entropy. We also show that monotonicity does not hold for any of them in absolute representations using Roll-Pitch-Yaw and Euler angles. Finally, we show that using unit quaternions in absolute representations, the only criteria that preserve monotonicity are D-opt and Shannon's entropy. These findings can guide active SLAM researchers to adequately select a representation model for uncertainty, so that path planning and exploration algorithms can correctly assess the evolution of location uncertainty.<br /

On the comparison of uncertainty criteria for active SLAM

In this report, we consider the computation of the D-optimality criterion as a metric for the uncertainty of a SLAM system. Properties regarding the use of this uncertainty criterion in the active SLAM context are highlighted, and comparisons against the A-optimality criterion and entropy are presented. This report shows that contrary to what has been previously reported in the literature, the D-optimality criterion is indeed capable of giving fruitful information as a metric for the uncertainty of a robot performing SLAM. Finally, through various experiments with simulated and real robots, we support our claims and show that the use of D-opt has desirable effects in various SLAM related tasks such as active mapping and exploration

Characterizing visual asymmetries in contrast perception using shaded stimuli.

Previous research has shown a visual asymmetry in shaded stimuli where the perceived contrast depended on the polarity of their dark and light areas (Chacón, 2004). In particular, circles filled out with a top-dark luminance ramp were perceived with higher contrast than top-light ones although both types of stimuli had the same physical contrast. Here, using shaded stimuli, we conducted four experiments in order to find out if the perceived contrast depends on: (a) the contrast level, (b) the type of shading (continuous vs. discrete) and its degree of perceived three-dimensionality, (c) the orientation of the shading, and (d) the sign of the perceived contrast alterations. In all experiments the observers' tasks were to equate the perceived contrast of two sets of elements (usually shaded with opposite luminance polarity), in order to determine the subjective equality point. Results showed that (a) there is a strong difference in perceived contrast between circles filled out with luminance ramp top-dark and top-light that is similar for different contrast levels; (b) we also found asymmetries in contrast perception with different shaded stimuli, and this asymmetry was not related with the perceived three-dimensionality but with the type of shading, being greater for continuous-shading stimuli

Map building, localization and exploration for multi-robot systems

The idea of having robots performing the task for which they have been designed completely autonomously and interacting with the environment has been the main objective since the beginning of mobile robotics. In order to achieve such a degree of autonomy, it is indispensable for the robot to have a map of the environment and to know its location in it, in addition to being able to solve other problems such as motion control and path planning towards its goal. During the fulfillment of certain missions without a prior knowledge of its environment, the robot must use the inaccurate information provided by its on-board sensors to build a map at the same time it is located in it, arising the problem of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) extensively studied in mobile robotics. In recent years, there has been a growing interest in the use of robot teams due to their multiple benefits with respect to single-robot systems such as higher robustness, accuracy, efficiency and the possibility to cooperate to perform a task or to cover larger environments in less time. Robot formations also belongs to this field of cooperative robots, where they have to maintain a predefined structure while navigating in the environment. Despite their advantages, the complexity of autonomous multi-robot systems increases with the number of robots as a consequence of the larger amount of information available that must be handled, stored and transmitted through the communications network. Therefore, the development of these systems presents new difficulties when solving the aforementioned problems which, instead of being addressed individually for each robot, must be solved cooperatively to efficiently exploit all the information collected by the team. The design of algorithms in this multi-robot context should be directed to obtain greater scalability and performance to allow their online execution. This thesis is developed in the field of multi-robot systems and proposes solutions to the navigation, localization, mapping and path planning processes which form an autonomous system. The first part of contributions presented in this thesis is developed in the context of robot formations, which require greater team cooperation and synchronization, although they can be extended to systems without this navigation constraint. We propose localization, map refinement and exploration techniques under the assumption that the formation is provided with a map of the environment, possibly partial and inaccurate, wherein it has to carry out its commanded mission. In a second part, we propose a multi-robot SLAM approach without any assumption about the prior knowledge of a map nor the relationships between robots in which we make use of state of the art methodologies to efficiently manage the resources available in the system. The performance and efficiency of the proposed robot formation and multi-robot SLAM systems have been demonstrated through their implementation and testing both in simulations and with real robots

Entrenador virtual para el juego del billar a tres bandas

Conocer con precisión cuál va a ser el comportamiento de las bolas de billar antes de ejecutar el tiro es vital para realizar una carambola en el billar a tres bandas. Por ello, a lo largo de este estudio, se dará solución a este problema, haciendo uso de las competencias adquiridas por el autor a lo largo de su formación en el Grado que culmina con este proyecto. El primer paso a dar es conocer el entorno en el que estará englobado el proyecto, así como valorar estudios similares que se hayan realizado con anterioridad, para poder considerar cómo se han abordado problemáticas similares. Partiendo de este punto, se deduce que la carambola más repetida en el billar a tres bandas es en la que la bola jugadora recorre una trayectoria por la que choca con una banda larga, para continuar chocando con una banda corta y terminar en la banda larga opuesta a la primera, completando así el requisito de las tres bandas. Con esta premisa se decide que esta secuencia de banda larga/corta/larga deberá de ser modelada por el entrenador virtual. De esta manera, se procederá posteriormente al cálculo de la acción óptima de entrada a dicho modelo, para conseguir la respuesta deseada, que será siempre la ejecución final de la carambola. El billarista en cada tiro que ejecuta posee seis grados de libertad sobre los que puede actuar, los llamados parámetros del golpeo, y cualquier modificación sobre los mismos se ve reflejado en el comportamiento final de la bola jugadora tras el tiro. Por ello es vital definir y controlar estos parámetros para que el modelo que se realice sea eficaz. Con todas las variables controladas se procede a elaborar el modelo que secuencia la trayectoria de la bola jugadora a su paso por las bandas y, para ello, se utilizan datos de varios tiros ejecutados por jugadores expertos, de donde se extrae toda la información sobre el comportamiento de la bola jugadora para que el entrenador virtual posea la información suficiente como para elaborar el modelo mencionado. Una vez que el programa elabora el modelo, se le programa para que calcule la entrada necesaria para conseguir la salida deseada, en función de la posición en la que se encuentren las bolas sobre la mesa de billar en una situación de juego cualquiera. Siendo ya el programa capaz de calcular la acción óptima para conseguir la carambola, se elabora una interfaz gráfica a través de la cual se permita una comunicación clara y eficaz entre el billarista y el entrenador virtual, dándose de esta manera por concluido el proyecto

Estrategias de Deep Learning en SLAM Activo

El SLAM (Simultanous Localisation and Mapping) activo hace referencia al problema de controlar el movimiento de un robot que está realizando SLAM, de forma que se minimice la incertidumbre del mapa creado y de su localización. Tradicionalmente ha sido resuelto mediante filtros u otras aproximaciones que involucran procesos de decisión de Markov o algoritmos de aprendizaje por refuerzo. En éstos, es necesario (i) identificar las posibles acciones, (ii) calcular el valor futuro esperado de cada una de ellas (e.g. mediante funciones de utilidad) y (iii) ejecutar la acción óptima. En este Trabajo Fin de Máster se analiza la resolución del problema mediante redes neuronales profundas, un campo de gran auge en la actualidad donde el aprendizaje por excelencia es el supervisado, que atrae la mayoría de investigaciones y aplicaciones de la literatura. La naturaleza del problema abordado, sin embargo, hace necesario el uso de otra forma de aprendizaje automático: el aprendizaje por refuerzo profundo. Se ha analizado el potencial y las limitaciones de este marco de trabajo, empleado normalmente en entornos de simulación sencillos, donde la diferencia entre exploración y navegación y el problema de generalización (clave en el SLAM activo, puesto que la información a priori del entorno es nula) son habitualmente obviados. Se han implementado distintas aproximaciones de aprendizaje por refuerzo y refuerzo profundo basadas en Q-learning sobre el entorno de simulación Gazebo. Ambos aprendizajes y su capacidad de generalización a escenarios desconocidos se estudian en profundidad, consiguiendo que agentes entrenados naveguen por entornos totalmente desconocidos. Además, se propone la inclusión de una métrica de la matriz de covarianza en la función de recompensa, consiguiendo una reducción de entropía paulatina durante la exploración y favoreciendo acciones mucho más óptimas en términos de reducción de la in- certidumbre.<br /

Evaluación de Estrategias de Exploración Robótica Autónoma.

El estudio de estrategias de exploración robótica autónoma es un tema actual y de gran interés en el ámbito de la robótica. Estos estudios están posibilitando la exploración de entornos desconocidos mediante robots que también desconocen su ubicación exacta. Esto es conocido como el problema de localización y mapeo simultáneos activos (SLAM Activo), cuyo objetivo principal es adquirir de la forma más eficaz y precisa posible un mapa de dicho entorno desconocido. En este Trabajo Fin de Grado se ha estudiado el problema de exploración robótica autónoma en entornos desconocidos mediante la implementación y evaluación de un algoritmo de SLAM Activo en el entorno de programación de MATLAB. Para ello, se han abordado las tres etapas del SLAM Activo, haciendo hincapié en la comparación de los distintos criterios empleados en el proceso de toma de decisiones. Inicialmente se han identificado las posibles zonas a explorar por el robot. De esas zonas se ha seleccionado la de mayor interés para la exploración robótica aplicando una función de utilidad. Finalmente, se ejecuta la acción de seguimiento de trayectoria mediante un algoritmo de planificación y seguimiento de trayectoria hacia la frontera seleccionada. Para la evaluación de este algoritmo, ha sido necesaria la creación de tres entornos distintos en el simulador de Gazebo sobre los que se han analizado los resultados obtenidos tras la exploración de cada uno de ellos. Se ha implementado un algoritmo capaz de ejecutar SLAM Activo, y se ha obtenido como conclusión que la función de utilidad basada en la mezcla de la entropía y el coste es la óptima para el proceso de exploración de un entorno desconocido en el menor tiempo posible.<br /

Estrategias óptimas de exploración de grafos parcialmente desconocidos

Durante los últimos años, muchas de las tareas en el campo de la robótica móvil se han comenzado a resolver mediante una formulación basada en grafos, en las que los nodos codifican las poses del robot y los arcos las restricciones entre estas. Una de las aplicaciones de esta formulación, consiste en resolver el problema de exploración autónoma de entornos reales a través de la exploración de grafos, entendiendo esta última como el proceso por el cual se recorren los arcos del mismo hasta visitar sus vértices atendiendo a un determinado criterio. Esta herramienta, se puede utilizar para resolver el paradigma de SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) Activo, el cual hace referencia a la capacidad por parte del robot de elegir la secuencia de movimientos que le permita minimizar la incertidumbre de su localización y del entorno que está reconstruyendo mientras ejecuta SLAM.En este Trabajo Fin de Grado se han estudiado, implementado y evaluadodistintos algoritmos de planificación de rutas en grafos, con el objetivo de compararlas ventajas y limitaciones de cada uno de ellos, y de encontrar el camino que ofrezca la mínima incertidumbre para así poder resolver el problema de SLAM Activo. Para ello, se han analizado varios grafos basados en poses construidos a partir de entornos reales. Además, se ha estudiado el uso de varias métricas de la matriz de covarianza,con el objetivo de analizar cuál es la que permite encontrar el conjunto de acciones que proporcione una incertidumbre óptima durante las tareas de exploración.Se ha conseguido implementar un algoritmo que representa el estado del arte que es capaz de encontrar el camino de mínima incertidumbre entre dos puntos. Además, se ha demostrado que la única manera de garantizar estas trayectorias es incluyendo una métrica de la misma en el algoritmo de búsqueda. En concreto, la que se basa en el determinante de la matriz de covarianza o de incertidumbre (criterio de optimalidad D). Finalmente, se ha comprobado que cuando se trabaja con una representación reducida del grafo se obtiene una clara mejora en los tiempos de cómputo al realizar varias búsquedas.<br /