Multiobjective path planner for UAVs based on genetic algorithms

This paper presents a path planner for Unmanned Air Vehicles (UAVs) based on Genetic Algorithms (GA) that obtains a feasible and optimal 3-D path for the UAV. It uses 9 different objective values which are calculated with a realistic model of the UAV and the environment and which are structured with 3 levels of priorities. Our planner works globally offline as well as locally online, which means that the algorithm can recalculate parts of the generated path in order to avoid unexpected risks. Finally, the effectiveness of the solutions given by this planner has been successfully tested against a simulator that contains the complete model of the UAV and the environment

Providing Collaborative Support to Virtual and Remote Laboratories

Virtual and remote laboratories (VRLs) are e-learning resources that enhance the accessibility of experimental setups providing a distance teaching framework which meets the student's hands-on learning needs. In addition, online collaborative communication represents a practical and a constructivist method to transmit the knowledge and experience from the teacher to students, overcoming physical distance and isolation. This paper describes the extension of two open source tools: (1) the learning management system Moodle, and (2) the tool to create VRLs Easy Java Simulations (EJS). Our extension provides: (1) synchronous collaborative support to any VRL developed with EJS (i.e., any existing VRL written in EJS can be automatically converted into a collaborative lab with no cost), and (2) support to deploy synchronous collaborative VRLs into Moodle. Using our approach students and/or teachers can invite other users enrolled in a Moodle course to a real-time collaborative experimental session, sharing and/or supervising experiences at the same time they practice and explore experiments using VRLs.This work was supported by the Spanish Government under the CICYT Project DPI2007-61068 and the GITE grant of the Technology and Educational Innovation Vice-President Office of the University of Alicante

Evolutionary trajectory planner for multiple UAVs in realistic scenarios

This paper presents a path planner for multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) based on evolutionary algorithms (EAs) for realistic scenarios. The paths returned by the algorithm fulfill and optimize multiple criteria that 1) are calculated based on the properties of real UAVs, terrains, radars, and missiles and 2) are structured in different levels of priority according to the selected mission. The paths of all the UAVs are obtained with the multiple coordinated agents coevolution EA (MCACEA), which is a general framework that uses an EA per agent (i.e., UAV) that share their optimal solutions to coordinate the evolutions of the EAs populations using cooperation objectives. This planner works offline and online by means of recalculating parts of the original path to avoid unexpected risks while the UAV is flying. Its search space and computation time have been reduced using some special operators in the EAs. The successful results of the paths obtained in multiple scenarios, which are statistically analyzed in the paper, and tested against a simulator that incorporates complex models of the UAVs, radars, and missiles, make us believe that this planner could be used for real-flight missions

Integración de técnicas de Learning Analytics en la evaluación y mejora de las prácticas de laboratorio de las asignaturas de Ciencias e Ingeniería

Las prácticas de laboratorio desarrolladas en el grupo ISCAR en los últimos años se encuadran dentro de tres tipos: virtual, presencial y remoto. Es conveniente disponer de las tres versiones de una práctica, ya que esto permite abordar una estrategia de aprendizaje que en líneas generales consta de tres fases. En la fase (1), el alumno tiene acceso a la versión virtual de la práctica, de forma que pueda familiarizarse con el sistema, la tarea a realizar y la interfaz de la aplicación. En la fase (2), el alumno realiza la práctica presencial en el laboratorio. Puesto que el alumno ya conoce el uso de la herramienta y puede centrarse en la tarea que debe realizar, se espera que el aprovechamiento del tiempo de laboratorio sea óptimo. En la fase (3), el alumno tiene acceso a la versión remota, donde puede dedicar tiempo para completar las tareas no terminadas en el laboratorio o para ampliar conocimientos mediante la realización de otras tareas más avanzadas o de mayor dificultad. Por otra parte, el uso de herramientas software interactivas permite facilitar la recogida de una gran cantidad de información sobre la actividad del alumno durante la realización de la práctica, aprovechando el soporte que para llevar a cabo estas labores proporcionan las herramientas software EJsS y Moodle LMS, ya que su uso combinado permite registrar los datos de interacción de los alumnos, y facilita el desarrollo de las simulaciones e interfaces gráficas de los laboratorios virtuales y remotos en los que se realizarán las prácticas. Finalmente, estos datos son procesados y analizados para detectar relaciones significativas entre el modo de realizar las prácticas de los alumnos y las calificaciones que obtienen, descubrir posibles mejoras en la forma de presentar la información a los alumnos, o determinar posibles dificultades que puedan encontrar con el uso de la interfaz de la aplicación. Por tanto, este proyecto tiene como objetivos 1) la homogeneización de las prácticas de laboratorio de las asignaturas del área de Ingeniería de Sistemas y Automática (ISA), mediante la generación de tres versiones: virtual, presencial y remota; y 2) el estudio y mejora de los procesos de aprendizaje de los alumnos de las prácticas de laboratorio mediante herramientas y técnicas de Learning Analytics