Entorno de simulación de vehículos no tripulados y sensores marinos

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 lnternational (CC BY-NC-SA 4.0)Existe un creciente interés en el empleo de embarcaciones no tripuladas, comúnmente denominadas USVs (Unmanned Surface Vessel/Vehicles). Dado el coste económico y complejidad de experimentar con embarcaciones reales, en este artículo se propone un entorno de simulación que permita validar diversos tipos de algoritmos en una fase temprana y en diferentes condiciones de navegación. Este entorno de simulación permite definir escenarios con varios USVs y diversos modelos realistas de barcos, así como combinar diferentes sensores de ámbito marino en cada USV, como son receptores AIS (Automatic Identificacion System), radar, LIDAR 3D y cámaras. Con este simulador se puede abordar la validación de algoritmos de fusión de sensores para detectar otras embarcaciones y objetos flotantes, así como algoritmos de evitación de colisiones compatibles con la normativa náutica, de forma que los USVs puedan coexistir con las embarcaciones pilotadas manualmente.There is a growing interest in the use of unmanned vessels, commonly referred to as USVs (Unmanned Surface Vessels). Given the economic cost and complexity of experimenting with real vessels, this paper proposes a simulation environment that allows the validation of various types of algorithms at an early stage and under different navigation conditions. This simulation environment allows defining scenarios with several USVs and several realistic ship models, as well as combining several marine sensors in each USV, such as AIS (Automatic Identification System) receivers, radar, 3D LIDAR, and cameras. With this simulator it is possible to address the validation of sensor fusion algorithms to detect other vessels and floating objects, as well as collision avoidance algorithms compatible with nautical regulations, so that USVs can coexist with manually piloted vessels.Ministerio de Ciencia e Innovación PID2020-119027RB-I00Junta de Andalucía (PAIDI 2020) P20 0059

Trajectories learning by demonstrations for unmanned superficial vehicle

[Resumen] En los últimos años está habiendo un auge importante en el empleo de embarcaciones no tripuladas (USV en su acrónimo anglosajón) para diversas aplicaciones, debido al incremento en la eficiencia y seguridad que pueden aportar. Para ello es necesario que estos vehículos no tripulados puedan desplazarse en el entorno de un puerto de forma segura y cumpliendo con las restricciones que establecen la normativa náutica general y la específica del puerto. En la literatura se han propuesto diversos métodos de planificación, que no garantizan el cumplimiento de las restricciones marcadas por las boyas y otras señalizaciones según dichas normativas. En este artículo se propone una metodología que permite obtener las trayectorias que deben realizarse en diversas maniobras en un puerto mediante el aprendizaje automático de las operaciones realizadas por un patrón con experiencia, de forma que pueda sustituir al sistema de planificación convencional. Los datos empleados para el método de aprendizaje han sido obtenidos experimentalmente mediante pruebas realizadas con el USV Vendaval en el puerto de Ceuta.[Abstract] In recent years there has been an important increase in the use of Unmanned Surface Vessels (USV) for different applications, due to the greater efficiency and safety they can provide. This requires that these unmanned vehicles can navegate safely in a port area and in compliance with the general and port-specific regulations. Various planning methods have been proposed in the literature, which do not guarantee compliance with the restrictions set by buoys and other signaling according to these regulations. This paper proposes a methodology to obtain the trajectories to be performed in various maneuvers in a port by automatic learning the operations performed by an experienced skipper, so that it can replace the conventional planning system. The data used for the learning method have been obtained experimentally through tests carried out with the USV Vendaval in the port of Ceuta.Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-119027RB-I0

Aprendizaje de trayectorias vía demostraciones para vehículo marino no tripulado

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)En los últimos años está habiendo un auge importante en el empleo de embarcaciones no tripuladas (USV en su acrónimo anglosajón) para diversas aplicaciones, debido al incremento en la eficiencia y seguridad que pueden aportar. Para ello es necesario que estos vehículos no tripulados puedan desplazarse en el entorno de un puerto de forma segura y cumpliendo con las restricciones que establecen la normativa náutica general y la específica del puerto. En la literatura se han propuesto diversos métodos de planificación, que no garantizan el cumplimiento de las restricciones marcadas por las boyas y otras señalizaciones según dichas normativas. En este artículo se propone una metodología que permite obtener las trayectorias que deben realizarse en diversas maniobras en un puerto mediante el aprendizaje automático de las operaciones realizadas por un patrón con experiencia, de forma que pueda sustituir al sistema de planificación convencional. Los datos empleados para el método de aprendizaje han sido obtenidos experimentalmente mediante pruebas realizadas con el USV Vendaval en el puerto de Ceuta.In recent years there has been an important increase in the use of Unmanned Surface Vessels (USV) for different applications, due to the greater efficiency and safety they can provide. This requires that these unmanned vehicles can navegate safely in a port area and in compliance with the general and port-specific regulations. Various planning methods have been proposed in the literature, which do not guarantee compliance with the restrictions set by buoys and other signaling according to these regulations. This paper proposes a methodology to obtain the trajectories to be performed in various maneuvers in a port by automatic learning the operations performed by an experienced skipper, so that it can replace the conventional planning system. The data used for the learning method have been obtained experimentally through tests carried out with the USV Vendaval in the port of Ceuta.Ministerio de Ciencia e Innovación PID2020- 119027RB-I00Junta de Andalucía, PAIDI 2020 P20 0059

Aplicación de técnicas de detección y cruce de ventanas con vehículos aéreos no tripulados

La robótica es un campo en auge que se extiende a casi todos los ámbitos, desde el entretenimiento al laboral. A favor de la inclusión de la robótica se plantea el uso de vehículos aéreos no tripulados en operaciones de rescate; reduciendo el riesgo humano del personal de emergencia en estas situaciones. En concreto, la robótica aérea permite la inspección de superficies en altura sin la necesidad de exponer a riesgos de caídas al personal de rescate. Este trabajo de fin de grado presenta un análisis de distintas técnicas para la detección de ventanas aplicando técnicas de extracción de features y el cruce de las mismas realizando un control en velocidad con un UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Para ello, se hace uso de un robot aereo equipado con una cámara estereoscópica y un LIDAR Light Detection and Ranging para la recolección de datos de su entorno. A través de la simulación se comprueba la efectividad del algoritmo y los puntos a desarrollar para conseguir un sistema más robusto, como la inclusión de técnicas SLAM Simultaneous Localization And Mapping que permiten generar mapas del entorno y mejorar el posicionamiento.Robotics is a field on the rise with many applications in almost every domain, from entertainment to work-related issues. Amongst the examples supporting Robotics-integration, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in rescue operations is considered, as it can reduce personal risk for emergency services staff in these situations. Specifically, aerial robotics allows inspecting at-height areas while avoiding exposing rescue service personnel to the risk of a fall. The aim of this project is to present an analysis of different techniques for detecting and crossing windows applying feature detection techniques and UAV velocity control for each of these ends, respectively. Accordingly, an UAV equipped with a stereo camera and a LIDAR instrument for data collection in the surrounding environment has been employed. This simulation enables for the effectiveness of the algorithm to be assessed and to determine the actions to be taken in order to develop a more robust method, such as including SLAM techniques which allows map generation of the surrounding environment as well as improving positioning.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriale

Planificación de trayectorias para vehículos de superficie no tripulados

En la actualidad los sistemas autónomos nos acompañan en nuestro día a día pero aun quedan muchos retos por superar en este área de conocimiento. Los vehículos autónomos representan un caso de uso muy interesante tanto desde el punto de vista científico como tecnológico y en el mundo naval se comienzan a ver los primeros avances para el desarrollo de sistemas de navegación autónomos. El objetivo de este trabajo ha sido investigar y desarrollar algoritmos de la familia C-Space sampling-based para generar trayectorias para vehículos de superficie no tripulados. El objetivo principal se ha basado en la integración de restricciones cinemáticas y dinámicas en el algoritmo RRT* durante la fase de exploración. Mediante experimentos de simulación se ha probado el algoritmo desarrollado y se han evaluado sus características principales. Entre las sugerencias para trabajos futuros se incluyen incorporar información dinámica en la generación de trayectorias y la detección de inexactitudes del modelo en entornos reales debido a los efectos de distintos estados de mar, aumentando así los márgenes de seguridad cuando sea necesario.Nowadays, autonomous systems accompany us in our daily lives, but there are still many challenges to overcome in this area of knowledge. Autonomous vehicles represent a very exciting use case from both a scientific and technological point of view, and the naval world is beginning to see the first advances in the development of autonomous navigation systems. The goal of this final proyect has been to research and develop algorithms based on C-Space sampling to generate trajectories for unmanned surface vehicles operating in marine environments. The focus has been on integrating kinodynamic constraints in the RRT* algorithm during the exploration phase. Through simulation experiments, the developed algorithm has been tested and its key features evaluated. Future work suggestions include incorporating dynamic information in trajectory generation and considering disturbances to estimate the model’s error in the real system and to set appropriate safety margins

Arquitectura y desarrollo software de un robot terrestre no tripulado para agricultura

La agricultura de precisión representa el futuro de la producción agrónoma. Mediante la implementación de sistemas inteligentes se puede mejorar la calidad del terreno, realizar una detección temprana de plagas y enfermedades o incluso, realizar una recolección autónoma de los frutos maduros. Por ello representa un área del desarrollo tecnológico perfecto para realizar transferencia de tecnología de otros ámbitos. El objetivo de este trabajo ha sido diseñar y desarrollar una arquitectura software, así como varios de sus módulos para un caso de uso concreto de la agricultura de precisión, la recolecta autónoma de brócoli ecológico. Mediante experimentos, tanto en simulación como en terreno bajo unas condiciones similares, se han probado los algoritmos desarrollados y se han evaluado sus características principales. Entre las sugerencias para trabajos futuros se incluye: el estudio de nuevas maniobras para la realización de giros, la integración de visión en el sistema de navegación mediante algoritmos tipo vSLAM así como la exploración de nuevos sensores para la detección de surcos en el terreno.Precision agriculture is becoming the future of agricultural production. By utilizing intelligent systems, it is possible to enhance the quality of fields, detect pests and diseases earlier, and even achieve autonomous harvesting of ripe fruits. Given its potential for technological advancement, precision agriculture is an ideal field for knowledge transfer from other domains. The primary objective of this work was to design and develop software architecture along with several modules for a specific use case of precision agriculture, the autonomous harvesting of organic broccoli. Through simulation and field experiments conducted under similar conditions, the developed algorithms were tested and evaluated for their main features. Future directions for research could include: exploring new techniques for turning, integrating vision into the navigation system through vSLAM-like algorithms, and investigating new sensors for detecting furrows in the field.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Industria

Simulation framework for unmanned vessels and marine sensors

[Resumen] Existe un creciente interés en el empleo de embarcaciones no tripuladas, comúnmente denominadas USVs (Unmanned Surface Vessel/Vehicles). Dado el coste económico y complejidad de experimentar con embarcaciones reales, en este artículo se propone un entorno de simulación que permita validar diversos tipos de algoritmos en una fase temprana y en diferentes condiciones de navegación. Este entorno de simulación permite definir escenarios con varios USVs y diversos modelos realistas de barcos, así como combinar diferentes sensores de ámbito marino en cada USV, como son receptores AIS (Automatic Identificacion System), radar, LIDAR 3D y cámaras. Con este simulador se puede abordar la validación de algoritmos de fusión de sensores para detectar otras embarcaciones y objetos flotantes, así como algoritmos de evitación de colisiones compatibles con la normativa náutica, de forma que los USVs puedan coexistir con las embarcaciones pilotadas manualmente.[Abstract] There is a growing interest in the use of unmanned vessels, commonly referred to as USVs (Unmanned Surface Vessels). Given the economic cost and complexity of experimenting with real vessels, this paper proposes a simulation environment that allows the validation of various types of algorithms at an early stage and under different navigation conditions. This simulation environment allows defining scenarios with several USVs and several realistic ship models, as well as combining several marine sensors in each USV, such as AIS (Automatic Identification System) receivers, radar, 3D LIDAR, and cameras. With this simulator it is possible to address the validation of sensor fusion algorithms to detect other vessels and floating objects, as well as collision avoidance algorithms compatible with nautical regulations, so that USVs can coexist with manually piloted vessels.Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-119027RB-I00Junta de Andalucía; P20_0059

Trastornos del desarrollo con discapacidad motora : proceso asistencial integrado

Publicado en la página web de la Consejería de Igualdad, Salud y Políticas Sociales: www.juntadeandalucia.es/salud (Consejería de Salud / Profesionales / Nuestro Compromiso por la Calidad / Procesos Asistenciales Integrados)YesConjunto de actuaciones coordinadas por el Sistema Sanitario Público de Andalucía desarrolladas por profesionales de distintos sectores que atienden a la población infantil, familiares y entorno, cuya finalidad es la prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de los trastornos del desarrollo que afectan predominantemente al área motor de niños y niñas de 0 a 6 años. Este subproceso está dedicado a aquellos niños y niñas con Trastornos Generalizados y Focales que afectan al desarrollo motor y no exclusivamente a aquellos afectos de Parálisis Cerebral