Control structure for a car-like robot using artificial neural networks and genetic algorithms

The idea of improving human’s life quality by making life more comfortable and easy is nowadays possible using current technologies and techniques to solve complex daily problems. The presented idea in this work proposes a control strategy for autonomous robotic systems, specifically car-like robots. The main objective of this work is the development of a reactive navigation controller by means of obstacles avoidance and position control to reach a desired position in an unknown environment. This research goal was achieved by the integration of potential fields and neuroevolution controllers. The neuro-evolutionary controller was designed using the (NEAT) algorithm “Neuroevolution of Augmented Topologies” and trained using a designed training environment. The methodology used allowed the vehicle to reach a certain level of autonomy, obtaining a stable controller that includes kinematic and dynamic considerations. The obtained results showed significant improvements compared to the comparison workCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQNão te

Implementation of an electroencephalogram (EEG) sensor in domotic applications

En el presenta trabajo se busca, mediante un sensor de electroencefalograma (EEG), el uso de una BCI la cual permite la interacción tanto de un usuario saludable como del que tiene limitaciones físicas, en un ambiente Domótico. En este caso específico se diseña un ambiente Domótico virtual para verificar el estado de las ordenes del usuario en el entorno. Las señales de control también son enviadas a un sistema embebido de referencia ST32F407-VG Discovery, el cual se encarga de leer las señales de control y manejar los respectivos actuadores fuera del PC.Vicerrectoria de investigaciones (UMNG) por el apoyo económico del PIC-ING-1386.In the present work the objetive is using an electroencephalogram (EEG) sensor like a BCI which allows interaction for healthy users and users with physical limitations, in a home automation environment. In this specific case is designed a domotic virtual environment to check the status of user commands in the environment. Control signals are also sent to a reference system embedded ST32F407-VG Discovery, which is responsible for reading the control signals and handle the respective actuators outside the PC.Pregrad

Methodological proposal for optimization based on AI, data science, and industry 4.0. case study: emergency services in e-hospital and hybrid energy management system

Orientador: João Mauricio RosárioTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Este trabalho de pesquisa apresenta uma proposta metodológica de otimização aplicada à engenharia de sistemas utilizando conceitos de inteligência artificial, ciência de dados e indústria 4.0. Esta proposta foi validada através de dois estudos de casos correspondentes a implementação de um sistema inteligente para o serviço de emergência em e-hospital, e ao gerenciamento do abastecimento energético de uma cidade utilizando fontes híbridas. A abordagem proposta utiliza conceitos da Industria 4.0, pesquisa operacional, ciência de dados e inteligência artificial. A metodologia apresentada segue uma abordagem sistêmica, facilitando a melhoria de sistemas complexos em engenharia, tais como os sistemas estocásticos. O estudo de caso relacionado com o gerenciamento inteligente de um e-Hospital, aborda o sistema de emergência hospitalar, controlando de forma inteligente a gestão de pessoal, particularmente nas áreas chave e gargalos existentes nos sistemas em estudo. O uso de conceitos de telemedicina, controle automático e algoritmos genéticos permitiram encontrar uma solução flexível e robusta para situações de baixo e alto fluxo de pacientes. O segundo estudo de caso permitiu projetar um sistema híbrido de geração de energia, utilizando fontes renováveis e um sistema de armazenamento com baterias para o abastecimento de uma população selecionada. As decisões tomadas para projetar o sistema de geração de energia foram baseadas na análise de bancos de dados relacionados. A melhoria proposta para o sistema inteligente de distribuição de energia utilizou técnicas de aprendizado por reforço para abordar o problema. Os resultados obtidos para os estudos de caso implementados mostraram que a abordagem utilizando técnicas de inteligência artificial obteve um desempenho muito superior aos métodos tradicionais encontrados nos trabalhos de referência, demostrando assim a superioridade das técnicas utilizadaAbstract: This work is a methodological proposal of optimization applied to systems engineering using concepts of artificial intelligence, data science, and industry 4.0. This proposal was validated through two case studies corresponding to the implementation of an intelligent system for the emergency service in an e-hospital, and to the management of the energy supply of a city using renewable energy sources (solar and wind). The proposed approach used the concepts of Industry 4.0, operational research, data science, and artificial intelligence. The methodology follows a series of steps that allow a systemic approach, thus facilitating the improvement of complex systems, such as stochastic systems. The first case study is related to the intelligent management of an e-Hospital addresses the hospital emergency system, intelligently controlling the personnel management, particularly in the key areas and bottlenecks existing in the systems under study. The use of telemedicine concepts, automatic control, and genetic algorithms made it possible to find a flexible and robust solution for situations of low and high flow of patients. The second case study allowed the design of a hybrid energy generation system, using renewable energy sources and a battery storage system to supply a selected population. The decisions made to design the power generation system were based on the analysis of related databases using python language. The proposed area for the intelligent energy distribution system used reinforcement learning techniques to address the problem. The results obtained for the implemented case studies showed that the approach using artificial intelligence techniques achieved a performance far superior to the traditional methods found in the reference works, thus demonstrating the superiority of the used methodDoutoradoMecatrônicaDoutor em Engenharia Mecânica140743/2017-0CNP

Assistive domotics using an EEG sensor : case study

Orientador: João Maurício RosárioDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Esta dissertação de Mestrado descreve a utilização de um sensor EEG (Eletroencefalografia) direcionado a integração de um ambiente de domótica assistiva, onde o principal objetivo é permitir a interação de uma pessoa com esse ambiente, sem a necessidade de utilização de movimentos corporais. Para validação deste trabalho foi utilizado um manipulador robótico e um robô móvel omnidirecional, sendo inicialmente desenvolvido o estudo cinemático completo e estudo do controle de posicionamento de ambos os dispositivos. Para o reconhecimento e classificação de padrões dos sinais e a integração com os diferentes sistemas de um ambiente domótico estruturado foram implementados algoritmos de processamento dos sinais do sensor EEG baseado no paradigma de Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP). Finalmente, a validação da metodologia proposta neste trabalho foi realizada através da implementação de diferentes estudos de casos, que ilustram diferentes situações onde um usuário equipado de um sensor EEG poderá interagir, de diferentes formas, com um ambiente domótico. Para validação experimental foram utilizados um dispositivo robótico móvel - Robotino®, um braço robótico - Mitsubishi® RV 6SQL e um sistema embarcado com comunicação a um ambiente domótico estruturado com o sensor EEG. Os resultados da validação foram nove configurações de ambientes domóticos integrados com uma interface cérebro computador baseada no método de SSVEP com um tempo médio de seleção de 8,69±1,33 segundos e uma precisão de 91,65±9.13%. Os resultados obtidos mostram que a principal contribuição deste trabalho de pesquisa é a metodologia proposta para integrar o sensor EEG em um ambiente domótico assistivo, concomitantemente com a realização conjunta de tarefas assistenciaisAbstract: In this master dissertation the use of an EEG (electroencephalography) sensor is described by aiming the integration of an assistive domotics environment, where the main objective is to allow the user an interaction with the environment, without requiring any corporal movement. For validating this work was a robotic arm and an omnidirectional mobile robot was used. The first stage is the development of the full kinematics model and the studying of the position model of the control for both devices. To the brain signals recognition and classification, and the integration with the different domotics environment systems was through the implementation of signal processing algorithms for the EEG sensor based in the Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP) paradigm. Finally, the proposed methodology for this research was made through the implementation of different scenarios that shows different situations where a user equipped with an EEG sensor can interact in several ways with the domotic environment. In the experimental validation a mobile robot was selected- Robotino®, a robot arm - Mitsubishi® RV 6SQL and an embedded system which communicated to a domotic environment connected with an EEG sensor. The validation results were nine configurations of assistive domotic environments integrated with a brain computer interface based in the SSVEP method with a mean selection time of 8.69±1.33 seconds and an accuracy of 91.65±9.13%. The obtained results shows the main contribution of this research work is the proposed methodology for integrating the EEG sensor in an assistive domotic environment, concurrently with the combination of assistential tasksMestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestre em Engenharia Mecânica33003017CAPE

Procesamiento de imágenes para reconocimiento de daños causados por plagas en el cultivo de Begonia semperflorens (flor de azúcar)

En este trabajo se presentan los resultados obtenidos en el reconocimiento de plagas utilizando la visión de máquina por computador como elemento de diagnóstico.  La captura de las imágenes se realizó por medio de un agente robótico aéreo (drone) equipado con una cámara, lo que permitió capturar las imágenes del estado de las hojas de un cultivo de la planta conocida como ‘flor de azúcar’ (Begonia semperflorens).  Estas imágenes fueron procesadas utilizando técnicas de visión de máquina con el fin de identificar el posible ataque de plagas en el cultivo.  Las técnicas utilizadas corresponden a filtros morfo-lógicos, difuminado gaussiano y filtrado HSL.  Como resultado principal de este trabajo se detectaron perforaciones de hojas ocasionadas por el ataque de plagas, específicamente babosas, caracoles, arañas rojas y minadoras