Inverse Dynamic Game Methods for Identification of Cooperative System Behavior

Die dynamische Spieltheorie hat sich als ein effektiver Ansatz zur Modellierung und Analyse der Interaktion zwischen mehreren Akteuren oder Spielern in dynamischen Prozessen erwiesen. Um diese Theorie in realen Anwendungen umzusetzen, ist jedoch die Möglichkeit einer schnellen Identifikation der Ziele jedes Spielers entscheidend. Dieses Identifikationsproblem wird als inverses dynamisches Spiel bezeichnet. Hierfür präsentiert diese Dissertation Lösungen, die auf Beobachtungen der Spieleraktionen und der resultierenden Zustandstrajektorie basieren, welche die Entwicklung des Spiels über die Zeit beschreibt. Es werden zwei Arten von Methoden zur Lösung von inversen dynamischen Spielen entwickelt. Die erste besteht in der Anwendung von regelungstechnischen Methoden. Für die weitverbreitete Klasse der linear-quadratischen dynamischen Spiele werden zusätzlich explizite Mengen formuliert, die alle möglichen Lösungen des inversen Problems beschreiben. Der zweiten Methode liegen Verfahren des Inverse Reinforcement Learnings aus der Informatik zugrunde. Für beide Arten von Methoden werden mathematische Bedingungen formuliert, unter denen eine erfolgreiche Schätzung der Ziele aller Spieler garantiert ist. Ein simulativer Vergleich mit einem Verfahren aus dem Stand der Technik zeigt die höhere Effizienz der vorgestellten neuen Ansätze. Darüber hinaus werden die Methoden für die Identifikation von kooperativem menschlichen Verhalten in einem Lenkmanöver angewendet. Die entwickelten Ansätze für inverse dynamische Spiele ermöglichen die effiziente Identifikation von Spielerzielen und können in zahlreichen Anwendungsfeldern wie beispielsweise der Mensch-Maschine-Interaktion und der Verhaltensbeschreibung biologischer Systeme eingesetzt werden

D-BLAST MIMO Perfomance Analysis over SDR-USRP

Este artículo describe la implementación de la técnica basada en multiplexación espacial D–BLAST sobre equipos de radio definido por software (SDR) específicamente usando USRP Ettus Research x310; con el objetivo de afrontar el problema de la diversidad espacial que posee el esquema de MIMO Alamouti, al no poder incrementar el número de antenas del transmisor respecto al del receptor. El escenario de simulación fue en un ambiente indoor usando las herramientas de programación gráfica con el software Labview Communications, logrando un diseño más robusto de codificación basado en la no linealidad de ecuaciones matriciales, mitigando, de este modo, a través de la redundancia de información los efectos de la interferencia que genera el incremento propio de las antenas en el transmisor. Los resultados experimentales evaluados fueron la tasa de error de bit (BER) y la tasa de error de símbolo (SER) para determinar la efectividad de la diversidad espacial. La ganancia lograda fue alrededor de 10 dB y 7 dB en MIMO 2×2 y MIMO 3×2 respectivamente, usando la técnica D–BLAST simétrica.This paper describes the implementation of technique based on D–BLAST spatial multiplexing over Software Defined Radio (SDR) equipment; specifically, using Universal Software Peripheral Radio (USRP) Ettus Research x310; with the aim of solve the problem of spatial diversity that the MIMO Alamouti scheme has, since it is not possible to increase the number of antennas of the transmitter with respect to the receiver. The simulation scenario was in an indoor environment using graphical programming tools with the Labview Communications Software, achieving a more robust coding design based on the nonlinearity of matrix equations, in this way, the effects of interference were mitigating through the redundancy of information due to the increase of the antennas at the transmitter. The experimental results evaluated were bit error rate (BER) and symbol error rate (SER) to determine the effectiveness of spatial diversity. The gain achieved was around 10dB and 7dB in MIMO 2×2 and MIMO 3×2 respectively, using the symmetric D–BLAST technique

Desarrollo de aplicación web para la generación de roles de pagos y configuración de biométrico para la unidad educativa particular Juan Bosco.

En la Unidad Educativa Particular Juan Bosco se realizan actividades como generación de roles de pagos, control de ingresos y controles de salida, reportes entre otras, debido a esto, se debe llevar un control de las actividades que se realizan día a día. Se ofreció una aplicación que ayude en la verificación de la información, La empresa podrá contar con un sistema web para la generación de roles de pagos y marcaciones de empleados, de esta manera lograr optimizar la información sobre pagos a empleados.In the Particular educational unit Juan BOSCO activities are carried out as generation of payment roles, control of income and exit controls, reports among others, because of this, it must be monitored the activities that are carried out day by day. An application was offered that helps in the verification of the information, the company will be able to have a web system for the generation of payments roles and employee markings, in this way to optimize the information about payments to employees

Individual Human Behavior Identification Using an Inverse Reinforcement Learning Method

Shared control techniques have a great potential to create synergies in human-machine interaction for efficient and safe applications. However, an optimal interaction requires the machine to consider the individual behavior of the human partner. A widespread approach for modeling human behavior is given by optimal control theory, where the movement trajectories of a human arise from an optimized cost function. The aim of the identification is thus to determine parameters of a cost function which explains observed human motion. The central thesis of this paper is that individual cost function parameters which describe specific behavior can be determined by means of Inverse Reinforcement Learning. We show the applicability of the approach with a tracking control task example. The experiment consists in following a reference trajectory by means of a steering wheel. The study confirms that optimal control is suitable for modeling individual human behavior and demonstrates the suitability of Inverse Reinforcement Learning in order to determine the cost function parameters which explain measured data

Optimal Control and Inverse Optimal Control with Continuous Updating for Human Behavior Modeling

The theory of optimal control has received considerable attention to model motion behavior or decision making of humans. Most approaches are based on a fixed (or infinite) time horizon which implies that all information is available at the beginning of the time interval. Nevertheless, it is reasonable to believe that the human uses information defined by a continuously moving information horizon at each time instant and adapts accordingly. Therefore, in this paper, we propose an optimal feedback control approach based on the paradigm of continuous updating. The model parameters which define individual human behavior consist of the cost function parameters and the length of the information horizon, which can be identified via a corresponding inverse optimal control approach. We show the applicability of the approach with simulations of a potential application example of human behavior identification from the point of view of a driving assistance system