Addressing population heterogeneity and distribution in epidemics models using a cellular automata approach

BACKGROUND: The spread of an infectious disease is determined by biological and social factors. Models based on cellular automata are adequate to describe such natural systems consisting of a massive collection of simple interacting objects. They characterize the time evolution of the global system as the emergent behaviour resulting from the interaction of the objects, whose behaviour is defined through a set of simple rules that encode the individual behaviour and the transmission dynamic. METHODS: An epidemic is characterized trough an individual–based–model built upon cellular automata. In the proposed model, each individual of the population is represented by a cell of the automata. This way of modeling an epidemic situation allows to individually define the characteristic of each individual, establish different scenarios and implement control strategies. RESULTS: A cellular automata model to study the time evolution of a heterogeneous populations through the various stages of disease was proposed, allowing the inclusion of individual heterogeneity, geographical characteristics and social factors that determine the dynamic of the desease. Different assumptions made to built the classical model were evaluated, leading to following results: i) for low contact rate (like in quarantine process or low density population areas) the number of infective individuals is lower than other areas where the contact rate is higher, and ii) for different initial spacial distributions of infected individuals different epidemic dynamics are obtained due to its influence on the transition rate and the reproductive ratio of disease. CONCLUSIONS: The contact rate and spatial distributions have a central role in the spread of a disease. For low density populations the spread is very low and the number of infected individuals is lower than in highly populated areas. The spacial distribution of the population and the disease focus as well as the geographical characteristic of the area play a central role in the dynamics of the deseaseFil: López, Leonardo Rafael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Burguerner, Germán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Instituto de Investigación En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional; Argentin

Control Predictivo Aplicado a Modelos Simples de Aviones

Este trabajo presenta los primeros pasos en el desarrollo de sistemas de control para aviones. Como primera aplicación nuestro sistema a controlar es un modelo longitudinal de un avión. El mismo presenta tres grados de libertad: movimiento de traslación, movimiento de pitch y movimiento en el plano vertical. En primera instancia trabajamos con el modelo linealizado del mismo pudiendo luego comparar los resultados obtenidos al utilizar el sistema no lineal. La técnica de control elegida es Model Predictive Control (MPC). Esta técnica nos permite realizar maniobras con nuestro avión al aplicarle al mismo el control óptimo resultante de la minimización de una función costo sujeta a restricciones provenientes de la mecánica y de la física propias del sistema. Este trabajo nos servirá como base para el desarrollo de sistemas de control para modelos de aviones más sofisticados.Fil: Murillo, Marina Hebe. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Limache, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Control longitudinal para vuelo autónomo de aviones basado en el algoritmo proporcional, integral, derivativo (pid)

En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de control automático longitudinal para un modelo completo de avión basado en el control proporcional, integral y derivativo (PID). Para el control del avión, se diseñaron dos sistemas de control: uno comanda la entrada de control deflexión de la columna de propulsión y otro comanda la deflexión del elevador. Se ha implementado el sistema de control propuesto en el simulador de vuelo Excalibur, desarrollado por los autores, y se aplican los controles PID a un modelo de avión Cessna 172 completo, con 6-grados de libertad (6-DOF). El correcto funcionamiento del piloto automático desarrollado se prueba aquí en una maniobra de vuelo autónomo: ascenso a una altitud preestablecida a velocidad constante. Se muestran los resultados obtenidos mediante la simulación de la maniobra, y se verifica el correcto funcionamiento del piloto automático propuesto. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos con otra técnica de control, aquella denominada Model Predictive Control (MPC).Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; ArgentinaFil: Limache, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnol.conicet - Santa Fe. Instituto de Investigacion En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rojas Fredini, Pablo Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; Argentin

Modeling of leptospirosis outbreaks in relation to hydroclimatic variables in the northeast of Argentina

The transmission of leptospirosis is conditioned by climatic variables. In northeastern Argentina leptospirosis outbreaks occur mainly in coincidence with periods of abundant precipitation and high hydrometric level. A Susceptible-Infectious-Recovered Epidemiological Model (SIR) is proposed, which incorporates hydroclimatic variables for the three most populated cities in the area (Santa Fe, Paraná and Rosario), during the 2009–2018 period. Results obtained by solving the proposed SIR model for the 2010 outbreak are in good agreement with the actual data, capturing the dynamics of the leptospirosis outbreak wave. However, the model does not perform very well in the last months of the year when isolated cases appear outside the outbreak periods, probably due to non- climatic factors not explicitly considered in the present version of the model. Nevertheless, the dynamic modeling of infectious diseases considering hydroclimatic variables constitutes a climatic service for the public health system, not yet available in Argentina.Fil: Gomez, Andrea Alejandra. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Lopez, Maria Soledad. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Muller, Gabriela Viviana. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: López, Leonardo Rafael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sione, Walter Fabian. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Improving path-tracking performance of an articulated tractor-trailer system using a non-linear kinematic model

This paper presents a novel non-linear mathematical model of an articulated tractor-trailer system that can be used, in combination with receding horizon techniques, to improve the performance of path tracking tasks of articulated systems. Due to its dual steering mechanisms, this type of vehicle can be very useful in precision agriculture, particularly for seeding, spraying and harvesting in small fields. The articulated tractor-trailer system model was embedded within a non-linear model predictive controller and the trailer position was monitored. When the kinematic of the trailer was considered, the deviation of trailer's position was reduced substantially alongside not only straight paths but also in headland turns. Using the proposed mathematical model, we were able to control the trailer's position itself rather than the tractor's position. The Robot Operating System (ROS) framework and Gazebo simulator were used to perform realistic simulations examples.Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sánchez, G.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Robust stability of moving horizon estimation for nonlinear systems with bounded disturbances using adaptive arrival cost

In this paper, the robust stability and convergence to the true state of moving horizon estimator based on an adaptive arrival cost are established for nonlinear detectable systems. Robust global asymptotic stability is shown for the case of non-vanishing bounded disturbances whereas the convergence to the true state is proved for the case of vanishing disturbances. Several simulations were made in order to show the estimator behaviour under different operational conditions and to compare it with the state of the art estimation methods.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Guido Sanchez. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Simultaneous state estimation and control for nonlinear systems subject to bounded disturbances

In this work, we address the problem to solve simultaneously state estimation and control of nonlinear systems under bounded disturbances using a moving horizon approach. Besides, necessary and sufficient conditions to guaranty the existence of a feasible solution are given, as well as stability results. The problem is posed as an optimization-based formulation which simultaneously estimates the optimal state trajectory and computes the future control actions to steer the system to a desired region of operation. Besides, computations of the length of the window required to neglect the effects of the initial conditions of the estimator part and the window length necessary to steer the state of the system to the desired operation region despite the disturbances are given.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

An online method for estimating grazing and rumination bouts using acoustic signals in grazing cattle

The growth of the world population expected for the next decade will increase the demand for products derived from cattle (i.e., milk and meat). In this sense, precision livestock farming proposes to optimize livestock production using information and communication technologies for monitoring animals. Although there are several methodologies for monitoring foraging behavior, the acoustic method has shown to be successful in previous studies. However, there is no online acoustic method for the recognition of rumination and grazing bouts that can be implemented in a low-cost device. In this study, an online algorithm called bottom-up foraging activity recognizer (BUFAR) is proposed. The method is based on the recognition of jaw movements from sound, which are then analyzed by groups to recognize rumination and grazing bouts. Two variants of the activity recognizer were explored, which were based on a multilayer perceptron (BUFAR-MLP) and a decision tree (BUFAR-DT). These variants were evaluated and compared under the same conditions with a known method for offline analysis. Compared to the former method, the proposed method showed superior results in the estimation of grazing and rumination bouts. The MLP-variant showed the best results, reaching F1-scores higher than 0.75 for both activities. In addition, the MLP-variant outperformed a commercial rumination time estimation system. A great advantage of BUFAR is the low computational cost, which is about 50 times lower than that corresponding to the former method. The good performance and low computational cost makes BUFAR a highly feasible method for real-time execution in a low-cost embedded monitoring system. The advantages provided by this system will allow the development of a portable device for online monitoring of the foraging behavior of ruminants.Fil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Predictive feedback control: An alternative to proportional-integral-derivative control

Even though employed widely in industrial practice, the popular proportional?integral?derivative (PID) controller has weaknesses that limit its achievable performance. In this paper, an alternative control scheme that combines the simplicity of the PID controller with the versatility of model predictive control is presented. The result is a controller that combines the time-delay compensation capability of predictive control algorithms, the effectiveness of inferential control schemes for disturbance rejection, and the adaptation capabilities of switching controllers. The robust stability and performance of the controller are analysed. These results are then used to generate two tuning procedures. The design, implementation, and performance of the controller are illustrated via simulations on linear and non-linear systems.Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Robust adaptive control using multiple models, switching and tuning

The supervisory control problem is analysed as an online robust design problem using switching to select the relevant models for designing the control law. The proposed supervisory control algorithm is based on the integration of concepts used in supervisory adaptive control, robust control and receding horizon control. It involves a two-stage adaptive control algorithm: (i) the identification of a time-varying set of models PL(k), from the set of admissible models PL, that explains the input – output behaviour of the system, followed by (ii) the design of the control law using a parametric linear optimisation problem. The authors show that under the proposed supervisory control algorithm, the system output remains bounded for any bounded disturbance. The use of superstability concepts, together with certain assumptions on PL, allows us to establish overall performance and robust stability guarantees for the supervisory scheme and to include constrains in the closed-loop variables as well as in the controller structure. The relevant features of the proposed control algorithm are demonstrated in a numerical simulation.Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentin