Search

Objective: To determine the degree of association between perceived health status and that obtained from information on attended morbidity. Method: The population of four health areas of the Baix Empordà region (Catalonia, Spain) (N = 91,067) was studied in 2016, by means of a sample of 1202 individuals. A health survey was conducted on sample individuals. At the same time, the respondents were classified by health status through the Clinical Risk Groups system. The degree of association was analysed by logistic regression. Results: 27% of patients with more than two major chronic diseases or with complex health conditions stated they were in good health. An association was detected between health perception and disease burden. Sex, work situation, social class and especially age also showed association with the perception of health. Conclusions: The inference of health status from clinical records on attended morbidity approximates to the subjective perception of health and vice versa. However, certain sociodemographic factors modulate individual perception. The results obtained are encouraging in relation to the development of new methodologies for calculating quality of life indicators Este artículo se ha elaborado en el marco del proyectoPI15/02188, Obtención de la esperanza de vida y descomposición porestados de salud a partir de información clínica, financiado por el Ins-tituto de Salud Carlos III, en la convocatoria 2015 de ayudas delSubprograma de Proyectos de Investigación de Salud, cofinanciadopor el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la UniónEuropea

In this field note, we detail the operations and discuss the results of an experiment conducted in the unstructured environment of an underwater cave complex using an autonomous underwater vehicle (AUV). For this experiment, the AUV was equipped with two acoustic sonar sensors to simultaneously map the caves' horizontal and vertical surfaces. Although the caves' spatial complexity required AUV guidance by a diver, this field deployment successfully demonstrates a scan‐matching algorithm in a simultaneous localization and mapping framework that significantly reduces and bounds the localization error for fully autonomous navigation. These methods are generalizable for AUV exploration in confined underwater environments where surfacing or predeployment of localization equipment is not feasible, and they may provide a useful step toward AUV utilization as a response tool in confined underwater disaster areas This research work was partially sponsored by the EU FP7-Projects: Tecniospring- Marie Curie (TECSPR13-1-0052), MORPH (FP7-ICT-2011-7-288704), Eurofleets2 (FP7-INF-2012-312762), and the National Science Foundation (OCE-0955674).

We present an approach to endow an autonomous underwater vehicle with the capabilities to move through unexplored environments. To do so, we propose a computational framework for planning feasible and safe paths. The framework allows the vehicle to incrementally build a map of the surroundings, while simultaneously (re)planning a feasible path to a specified goal. To accomplish this, the framework considers motion constraints to plan feasible 3D paths, that is, those that meet the vehicle’s motion capabilities. It also incorporates a risk function to avoid navigating close to nearby obstacles. Furthermore, the framework makes use of two strategies to ensure meeting online computation limitations. The first one is to reuse the last best known solution to eliminate time-consuming pruning routines. The second one is to opportunistically check the states’ risk of collision. To evaluate the proposed approach, we use the Sparus II performing autonomous missions in different real-world scenarios. These experiments consist of simulated and in-water trials for different tasks. The conducted tasks include the exploration of challenging scenarios such as artificial marine structures, natural marine structures, and confined natural environments. All these applications allow us to extensively prove the efficacy of the presented approach, not only for constant-depth missions (2D), but, more important, for situations in which the vehicle must vary its depth (3D) J.D. Hern´andez, E. Vidal, N. Palomeras, and M. Carreras have been supported by the EXCELLABUST and ARCHROV Projects under the Grant agreements H2020-283TWINN-2015, CSA, ID: 691980 and DPI2014- 57746-C3-3-R respectively

We present a novel method for planning coverage paths for inspecting complex structures on the ocean floor using an autonomous underwater vehicle (AUV). Our method initially uses a 2.5-dimensional (2.5D) prior bathymetric map to plan a nominal coverage path that allows the AUV to pass its sensors over all points on the target area. The nominal path uses a standard mowing-the-lawn pattern in effectively planar regions, while in regions with substantial 3D relief it follows horizontal contours of the terrain at a given offset distance. We then go beyond previous approaches in the literature by considering the vehicle's state uncertainty rather than relying on the unrealistic assumption of an idealized path execution. Toward that end, we present a replanning algorithm based on a stochastic trajectory optimization that reshapes the nominal path to cope with the actual target structure perceived in situ. The replanning algorithm runs onboard the AUV in real time during the inspection mission, adapting the path according to the measurements provided by the vehicle's range-sensing sonars. Furthermore, we propose a pipeline of state-of-the-art surface reconstruction techniques we apply to the data acquired by the AUV to obtain 3D models of the inspected structures that show the benefits of our planning method for 3D mapping. We demonstrate the efficacy of our method in experiments at sea using the GIRONA 500 AUV, where we cover part of a breakwater structure in a harbor and an underwater boulder rising from 40 m up to 27 m depth This research has been sponsored by the Government of Spain (COMAROB Project, DPI2011-27977-C03-02), the MORPH EU FP7-Project (grant agreement FP7-ICT-2011-7-288704), and the Eurofleets2 EU FP7-Project (grant agreement FP7-INF-2012-312762). The authors are grateful to Lluis Magi, Carles Candela, and Arnau Carrera for helping with the GIRONA 500 operations

Starting in January 2009, the RAUVI (Reconfigurable Autonomous Underwater Vehicle for Intervention Missions) project is a 3-year coordinated research action funded by the Spanish Ministry of Research and Innovation. In this paper, the state of progress after 2 years of continuous research is reported. As a first experimental validation of the complete system, a search and recovery problem is addressed, consisting of finding and recovering a flight data recorder placed at an unknown position at the bottom of a water tank. An overview of the techniques used to successfully solve the problem in an autonomous way is provided. The obtained results are very promising and are the first step toward the final test in shallow water at the end of 2011 This research was partly supported by Spanish Ministry of Research and Innovation DPI2008-06548-C01-02-03 (RAUVI Project), by the European Commissions Seventh Framework Programme FP7/2007-2013 underGrant agreement 248497 (TRIDENT Project), by Fundació Caixa Castelló-Bancaixa P1-1B2009-50, and by the Spanish Ministry of Education and Science (MCINN Grant CTM2010-15216), Ramon Y Cajal Program (N. Gracias) and the FPI program (R. Campos)

Autonomous underwater vehicles (AUV) represent a challenging control problem with complex, noisy, dynamics. Nowadays, not only the continuous scientific advances in underwater robotics but the increasing number of subsea missions and its complexity ask for an automatization of submarine processes. This paper proposes a high-level control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. The system is characterized by the use of reinforcement learning direct policy search methods (RLDPS) for learning the internal state/action mapping of some behaviors. We demonstrate its feasibility with simulated experiments using the model of our underwater robot URIS in a target following task

La tesi de màster o treball final d’estudis es pot definir com un treball individual i tutoritzat en el qual l’estudiant desenvolupa diferents competències per tal d’assolir un objectiu ben definit. Aquestes competències normalment són un subconjunt d’aquelles que defineixen el programa de màster i que possiblement es desenvolupen parcialment o totalment en les diferents assignatures del màster. Atès que la tesi de màster acostuma a ser l’activitat amb més ECTS i temps de dedicació en la majoria dels programes de màster, es considera que una gestió i seguiment acurat de l’activitat que es porta terme és molt necessària per assegurar l’assoliment de competències, per part de l’estudiant. Les competències variaran d’una tesi a l’altra; no solament pel fet que els objectius puguin ser diferents, també per la pròpia naturalesa del màster (tecnològic, ciències experimentals, humanitats, econòmiques, etc.) i per la seva orientació (recerca, acadèmic, professionalitzador o mixt). No obstant això, s’ha de poder garantir que l’estudiant, mentre executa les activitats i tasques associades al compliment dels objectius del projecte, vagi desenvolupant i assolint les competències previstes. Partint d’aquesta base s’ha realitzat una anàlisi exhaustiva de com s’ha de desenvolupar i gestionar una tesi de màster orientada a competències. El treball s’ha realitzat en el context del Màster Oficial en Informàtica Industrial i Automàtica (MOIIA) de la UdG (MO2006-00276). Es tracta d’un màster de l’àmbit tecnològic orientat a la recerca (bàsica i Girona, juny 2008 Universitat de Girona aplicada) en què es desenvolupen tant competències metodològiques (derivades dels trets comuns de la recerca en aquest àmbit) com específiques de cada un dels perfils de recerca definits en el màster. Per tant, tot i que l’anàlisi efectuada està molt centrada en aquest màster, les conclusions i la proposta final per implementar una guia d’execució de la tesi de màster és prou genèrica com perquè pugui prendre’s com a referència per al desenvolupament de guies similars en altres estudis The master thesis is usually conceived as a tutored individual work in which the student develops different competences to achieve a well defined goal. These competences are usually a subset of those defined in the master program and possibly, partially or totally, developed in one or several subjects in the master. Since the master thesis represents in the majority of master degrees the biggest activity in terms of ECTS and dedication time of the student, an accurate management of it is needed to assure that the associated competences are achieved. Competences vary from one thesis to another not only because goals are different but also because the master domain (technological, experimental science, humanities, economics, etc.) and orientation (professional, research, etc.) of the master differ. Based on the definition of a research master program in the domain of computer science (MO2006-00276), at the Universitat de Girona, an accurate analysis of how the master thesis has to be developed and managed has been performed. The analysis takes into account the different actors involved in the execution of the master thesis from its definition to the final evaluation. Specific roles have been defined for these actors in different stages of the thesis to conduct and evaluate the progression of the student towards the achievement of the thesis objectives and the development of competences. Conclusions of this analysis have been used to define the execution guidelines for a master thesis in the context described. These guidelines have been implemented in a collaborative framework that allows monitoring the evolution of the master thesis and the evidences of how competences are achieved

Aquesta tesi proposa l'ús d'un seguit de tècniques pel control a alt nivell d'un robot autònom i també per l'aprenentatge automàtic de comportaments. L'objectiu principal de la tesis fou el de dotar d'intel·ligència als robots autònoms que han d'acomplir unes missions determinades en entorns desconeguts i no estructurats. Una de les premisses tingudes en compte en tots els passos d'aquesta tesis va ser la selecció d'aquelles tècniques que poguessin ésser aplicades en temps real, i demostrar-ne el seu funcionament amb experiments reals. El camp d'aplicació de tots els experiments es la robòtica submarina.En una primera part, la tesis es centra en el disseny d'una arquitectura de control que ha de permetre l'assoliment d'una missió prèviament definida. En particular, la tesis proposa l'ús de les arquitectures de control basades en comportaments per a l'assoliment de cada una de les tasques que composen la totalitat de la missió. Una arquitectura d'aquest tipus està formada per un conjunt independent de comportaments, els quals representen diferents intencions del robot (ex.: "anar a una posició", "evitar obstacles",...). Es presenta una recerca bibliogràfica sobre aquest camp i alhora es mostren els resultats d'aplicar quatre de les arquitectures basades en comportaments més representatives a una tasca concreta. De l'anàlisi dels resultats se'n deriva que un dels factors que més influeixen en el rendiment d'aquestes arquitectures, és la metodologia emprada per coordinar les respostes dels comportaments. Per una banda, la coordinació competitiva és aquella en que només un dels comportaments controla el robot. Per altra banda, en la coordinació cooperativa el control del robot és realitza a partir d'una fusió de totes les respostes dels comportaments actius. La tesis, proposa un esquema híbrid d'arquitectura capaç de beneficiar-se dels principals avantatges d'ambdues metodologies.En una segona part, la tesis proposa la utilització de l'aprenentatge per reforç per aprendre l'estructura interna dels comportaments. Aquest tipus d'aprenentatge és adequat per entorns desconeguts i el procés d'aprenentatge es realitza al mateix temps que el robot està explorant l'entorn. La tesis presenta també un estat de l'art d'aquest camp, en el que es detallen els principals problemes que apareixen en utilitzar els algoritmes d'aprenentatge per reforç en aplicacions reals, com la robòtica. El problema de la generalització és un dels que més influeix i consisteix en permetre l'ús de variables continues sense augmentar substancialment el temps de convergència. Després de descriure breument les principals metodologies per generalitzar, la tesis proposa l'ús d'una xarxa neural combinada amb l'algoritme d'aprenentatge per reforç Q_learning. Aquesta combinació proporciona una gran capacitat de generalització i una molt bona disposició per aprendre en tasques de robòtica amb exigències de temps real. No obstant, les xarxes neurals són aproximadors de funcions no-locals, el que significa que en treballar amb un conjunt de dades no homogeni es produeix una interferència: aprendre en un subconjunt de l'espai significa desaprendre en la resta de l'espai. El problema de la interferència afecta de manera directa en robòtica, ja que l'exploració de l'espai es realitza sempre localment. L'algoritme proposat en la tesi té en compte aquest problema i manté una base de dades representativa de totes les zones explorades. Així doncs, totes les mostres de la base de dades s'utilitzen per actualitzar la xarxa neural, i per tant, l'aprenentatge és homogeni.Finalment, la tesi presenta els resultats obtinguts amb la arquitectura de control basada en comportaments i l'algoritme d'aprenentatge per reforç. Els experiments es realitzen amb el robot URIS, desenvolupat a la Universitat de Girona, i el comportament après és el seguiment d'un objecte mitjançant visió per computador. La tesi detalla tots els dispositius desenvolupats pels experiments així com les característiques del propi robot submarí. Els resultats obtinguts demostren la idoneïtat de les propostes en permetre l'aprenentatge del comportament en temps real. En un segon apartat de resultats es demostra la capacitat de generalització de l'algoritme d'aprenentatge mitjançant el "benchmark" del "cotxe i la muntanya". Els resultats obtinguts en aquest problema milloren els resultats d'altres metodologies, demostrant la millor capacitat de generalització de les xarxes neurals.

Autonomous underwater vehicles are used nowadays in many applications. One of the applications is mapping of a particular area of the ocean. Quen the robot needs to cover the area of interest and no prior knowledge of the area to be covered is avaialbe, a robotic exploration algorithm is used. This thesis develops a robotic exploration algorithm for autonomous underwater vehicles. The proposed algorithm allows the full exploration of a 2D or 3D environment, using acoustic sensors such as a scanning profiling sonar or a multibeam, and optical cameras. The validity of the proposed algorithm is demonstrated through numerous experiments carried out in different locations of the catalan coast, using different vehicles and sensor suites Els robots autònoms submarins s'utilitzen actualment en moltes aplicacions. Una d'elles és el mapeig d'una zona concreta de l'oceà. Quan el robot ha de cobrir la zona d'interès sense utilitzar informaciò prèvia sobre l'entorn a mapejar, s'utilitzen algorismes d'exploració robòtica. Aquesta tesi desenvolupa un algorisme d'exploració robòtica per a robots autònoms submarins. L'algorisme proposat permet explorar un entorn 2D o 3D en la seva totalitat, utilitzant sensors acústics, com per exemple un sonar perfilador o multifeix, i càmeres òptiques. La validesa de l'algorisme es demostra en experiments portats a terme a diferents entorns de la costa catalana, utilitzant múltiples vehicles i múltiples sensors

The most common applications of autonomous underwater vehicles (AUVs) include imaging and inspecting different kinds of structures on the sea. Most of these applications require a priori information of the area or structure to be inspected, either to navigate at a safe and conservative altitude or to 2/2 pre-calculate a survey path. However, there are other applications where it's unlikely that such information is available (e.g., exploring confined natural environments like underwater caves). In this respect, this thesis presents an approach that endows an AUV with the capabilities to move through unexplored environments. To do so, it proposes a computational framework for planning feasible and safe paths online. This approach allows the vehicle to incrementally build a map of the surroundings, while simultaneously (re)plan a feasible path to a specified goal. The framework takes into account motion constraints in planning feasible paths, i.e., those that meet the vehicle's motion capabilities, Les aplicacions més comunes dels vehicles autònoms submarins o AUVs són l’obtenció d'imatges i inspecció de diferents tipus d'estructures, com per exemple, cascos de vaixells o estructures naturals en el fons marí. Moltes d'aquestes aplicacions requereixen informació a priori de l'àrea o estructura que es vol inspeccionar. No obstant, existeixen aplicacions similars o noves, com l'exploració d'entorns naturals confinats (e.g., coves submarines), on aquesta informació pot ser inexistent. En aquest sentit, aquesta tesi presenta una alternativa per dotar un AUV amb l'habilitat de moure’s a través d'entorns no explorats. Per aconseguir aquesta fita, aquesta tesi proposa un mètode per calcular en temps real camins factibles i segurs. El mètode proposat permet al vehicle construir de forma incremental un mapa de l'entorn, i al mateix temps replanificar un camí factible cap a l'objectiu establert. El mètode proposat te en compte les restriccions de moviment del vehicle per planificar camins que siguin factibles

The interest in performing underwater tasks using Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) has been growing over the past few years. In this thesis, a flexible framework for underwater interventions using a Learning by Demonstration algorithm as a core has been developed. This algorithm allows to the robot's user to transfer a skill or knowledge to the I-AUV using a natural and intuitive form. The developed framework for interventions has been tailored to the GIRONA 500 AUV in order to enable it to perform an underwater valve turning task under different conditions. The GIRONA 500 has been equipped with a 4 DOF Manipulator and a custom end-effector. Throughout this thesis, the experiments developed have been carried out in a mock-up scenario of a sub-sea installation with a valve panel. The difficulty of the task has been increased gradually in order to test the new improvements and the robustness in the proposed framework, Durant les últimes dècades ha augmentat l’interès en la utilització de Vehicles Autònoms Submarins (AUVs) per realitzar tasques submarines. En aquesta tesis s’ha desenvolupat un marc de treball (framework) per a realitzar intervencions submarines amb AUVs basat en un algorisme d’Aprenentatge per Demostració (LbD). Aquest algorisme permet a l’usuari del robot transferir el seu coneixement al vehicle d’intervenció d’una forma natural. El framework desenvolupat s’ha ajustat a les característiques del GIRONA 500 AUV, amb l’objectiu de que pugui girar vàlvules submarines en diverses condicions. El GIRONA 500 s’ha equipat amb un braç robòtic i un element terminal personalitzat. Al llarg de tota la tesis s’ha utilitzat com entorn de desenvolupament un tanc d’aigua amb una recreació d’un escenari d’intervenció subaquàtic on s’han de girar determinades vàlvules d’un panell. El grau de dificultat de la tasca s’ha incrementat de forma gradual, per tal de poder provar les noves millores

During this project, we are going to develop an application to support teaching assistance (presentations) on the Softbank Pepper robot. One of the many problems when working with robots is flexibility and comfort for the end user. This project wants to create a simple application that uses the regular user’s inputs to feed information to the robot, such as images to show, dialog, etc. This application will be built from scratch and should be easily extendable by people familiar with the robot’s official software. That is one of the main objectives of the project. This project provides all the necessary tools to learn everything needed to develop the application further, or to just use it as is

El CIRS és un grup de recerca que pertany a l’institut VICOROB de la UdG que es dedica a la investigació en el camp de la robòtica submarina. Un dels robots autònoms dels que disposa és l’SPARUS II, el qual abans de la realització d’aquest projecte encara es trobava en fase de desenvolupament. Aquest vehicle submarí es va dissenyar per ser hidrodinàmicament eficient, reconfigurable segons les necessitats de cada tasca i amb una gran autonomia a partir de les seves bateries de lithium-ion. També es va pensar que podria assolir satisfactòriament la velocitat de 2 m/s, especificació que no s’havia complert amb els tres graus de llibertat o DOFs dels que disposava, el surge, el heave i el yaw; quan superava la velocitat de 0,5 m/s el robot s’orientava incontroladament amb pitch i impossibilitava mantenir una profunditat constant. L’objecte del present projecte és integrar electrònicament i a nivell de software els dos timons de profunditat a la part posterior del vehicle tot proporcionant al robot el control de dos DOFs addicionals, el pitch i el roll. Amb aquests actuadors es preveu solucionar el problema exposat anteriorment i assolir satisfactòriament les característiques de disseny del robot, a més de millorar el seu rendiment global. L’abast d’aquest projecte cobreix el disseny, muntatge, programació i instal·lació d’una placa electrònica que interpreti les consignes provinents de l’ordinador central del robot i que posicioni els dos timons de profunditat segons les consignes rebudes. Aquesta placa també interpretarà valors de calibratge per cada una de les pales i informarà de la presència d’aigua dins el compartiment on s’ubiquen els seus actuadors mecànics

This thesis proposes new methods to find collision-free paths allowing an AUV to cover an area of the ocean floor with its sensors, which is known as coverage path planning. First, we propose a coverage path planning method to plan 2D, safe-altitude surveys which provides a principled way to account for obstacles in AUV survey planning. Its main advantage is that it minimizes redundant coverage when the vehicle navigates at constant depth, leading to shorter paths. Second, we provide a method to account for the uncertainty in the vehicle position estimates when planning 2D surveys. The method minimizes the uncertainty induced by the path and leads to better maps of the ocean floor as a result. Third, we provide a coverage path planning method suitable for inspecting areas of the ocean floor including 3D structures. The resulting coverage paths enable applications requiring close proximity and allow viewpoints for full 3D sensing of the structure. Moreover, by contrast to most existing methods, we provide two techniques to adapt the planned path in realtime using sensor information acquired on-line during the mission, rather than only planning the path off-line and relying on the unrealistic assumption of an idealized path execution by the AUV. The proposed methods are validated in simulation and in experiments with a real-world AUV, Aquesta tesi proposa nous mètodes per generar camins lliures de col·lisions per a vehicles submarins autònoms que permeten cobrir una àrea del fons de l'oceà usant els sensors del vehicle, tasca coneguda com a planificació de camins de cobertura. Primer, proposem un mètode de planificació de camins de cobertura per a planificar missions en un espai 2D a una altitud segura, proporcionant una manera fonamentada de tenir en compte obstacles en la planificació de missions per a vehicles submarins autònoms. L'avantatge principal del mètode proposat és que minimitza la cobertura redundant sorgida quan el vehicle navega a profunditat constant, obtenint camins més curts com a resultat. Segon, presentem un mètode per tenir en compte la incertesa de les estimacions de posició del vehicle durant la planificació de missions 2D. Aquest mètode minimitza la incertesa induïda pel camí i genera mapes més acurats del fons oceànic com a resultat. Tercer, presentem un mètode de planificació de camins de cobertura adequat per inspeccionar àrees del fons oceànic amb estructures 3D. Els camins de cobertura resultants permeten tasques que requereixen proximitat al fons i permeten una completa percepció 3D de les estructures d'interès. A més, a diferència de la majoria dels mètodes existents, proporcionem dues tècniques per adaptar els camins planificats en temps real utilitzant informació sensorial adquirida durant la missió, per contra de planificar només abans de l'execució de la missió i confiar en la poc realista assumpció d'una execució idealitzada del camí per part del vehicle. Els mètodes proposats han estat validats en simulació i en experiments amb un vehicle submarí autònom real

L’objectiu d’aquest projecte és crear un sistema independent per a un AUV (Autonomous Underwater Vehicle) que sigui capaç d’escoltar i localitzar un so subaquàtic, i de la mateixa manera, generar-lo. Aquest sistema envia una trama amb la informació de l’angle a l’AUV, permetent -lo viatjar fins al so. Aquest projecte inclou el coneixement i la implementació de diferents àrees d’electrònica. El sistema utilitza tant hardware analògic com digital, juntament amb càlculs matemàtics per computar la informació entrant

Dins el departament d’Electrònica, Informàtica i Automàtica de la Universitat de Girona s’han dissenyat i construït dues plataformes bípedes per a l’ús docent. La més evolucionada d’elles, finalitzada l’any 1999, està composada per dues cames d’alumini amb tres actuadors lineals cada una, simulant la funció del turmell, del genoll i del maluc. Els objectius que es pretenen aconseguir amb aquest projecte són molt concrets i tots ells estan destinats a millorar el funcionament del robot bípede. Aquests objectius són: (1) dissenyar dos graus de llibertat lineals en forma de pla XY per moure el pes que convingui per assegurar l’equilibri durant el moviment de la plataforma bípede, (2) dissenyar una placa amb una FPGA que generi senyals PWM pels vuit motors disponibles, que llegeixi els dos encoders dels motors del pla XY i que es comuniqui amb un PC equipat amb una tarja d’adquisició de dades específica, (3) dissenyar una placa de potència adequada pel control dels motors, (4) finalment realitzar un programa per comprovar el correcte funcionament de les plaques, dels actuadors i dels sensors utilitzats en la plataforma bípede

This thesis addresses the path planning problem for Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) using homotopy classes to provide topological information on how paths avoid obstacles. Looking for a path within a homotopy class constrains the search into a specific area of the search space, speeding up the computation of the path. Given a workspace with obstacles, the method starts by generating the homotopy classes. Those which probably contain lower cost solutions are determined by means of a lower bound criterion before computing a path. Finally, a path planner uses the topological information of homotopy classes to generate a few good solutions very quickly. Three path planners from different approaches have been proposed to generate paths for the homotopy classes obtained. The path planning is performed on Occupancy Grid Maps (OGMs) improved with probabilistic scan matching techniques. The results obtained with synthetic s scenarios and with real datasets show the feasibility of our method., Aquesta tesi aborda el problema de la planificació de camins per a Vehicles Submarins Autònoms (AUVs) mitjançant la utilització de classes d'homotopia per a proporcionar informació topològica de com els camins eviten els obstacles. Calcular un camí dins d'una classe d'homotopia permet limitar l'espai de cerca accelerant-ne el càlcul de la solució. Donat un workspace amb obstacles, el mètode primer genera les classes homotòpiques. Aquelles classes que probablement contenen les solucions de menor cost s'identifiquen per mitjà d'una heurística sense haver-ne de calcular el camí al workspace. Finalment, un planificador de camins utilitza la informació topològica de les classes d'homotopia per generar solucions segons les classes seleccionades molt ràpidament. El mètode de planificació de camins s’aplica sobre Mapes d’Occupació de Graella (OGMs) millorats amb tècniques de scan matching probabilístic. Els tests i resultats obtinguts tan en escenaris sintètics com en datasets reals mostren la viabilitat del nostre mètode.

El grup de Visió per Computador i Robòtica (VICOROB) disposa de varis robots submarins per a la recerca i inspecció subaquàtica. Recentment s’ha adquirit un sensor sonar d’escombrat lateral el qual s’utilitza per realitzar imatges acústiques del fons marí quan aquest es mou principalment a velocitat constant i mantenint el rumb. Els robots del grup VICOROB estan equipats amb diferents tipus de sensors i càmeres per analitzar el fons marí. Aquest sensors són de gran qualitat i permeten conèixer de manera bastant satisfactòria l’entorn a les proximitats del robot. Freqüentment però, aquest sensors estant sotmesos a diferents restriccions depenent de la seva naturalesa de funcionament, de tal manera que es necessària la seva combinació per resoldre determinats problemes en diferents situacions. Amb aquest projecte, es pretén integrar un nou sistema de captura d’imatges sonores del fons marí, en un dels robots. Amb la integració d’aquest nou sensor, s’espera obtenir una opció alternativa els sistemes actuals que pugui aportar informació addicional sobre el fons. Aquest sistema podrà ser utilitzat per realitzar tasques per les quals els altres sensors no estant preparats o bé per complementar informació d’altres sensor

Darrerament, l'interès pel desenvolupament d'aplicacions amb robots submarins autònoms (AUV) ha crescut de forma considerable. Els AUVs són atractius gràcies al seu tamany i el fet que no necessiten un operador humà per pilotar-los. Tot i això, és impossible comparar, en termes d'eficiència i flexibilitat, l'habilitat d'un pilot humà amb les escasses capacitats operatives que ofereixen els AUVs actuals. L'utilització de AUVs per cobrir grans àrees implica resoldre problemes complexos, especialment si es desitja que el nostre robot reaccioni en temps real a canvis sobtats en les condicions de treball. Per aquestes raons, el desenvolupament de sistemes de control autònom amb l'objectiu de millorar aquestes capacitats ha esdevingut una prioritat. Aquesta tesi tracta sobre el problema de la presa de decisions utilizant AUVs. El treball presentat es centra en l'estudi, disseny i aplicació de comportaments per a AUVs utilitzant tècniques d'aprenentatge per reforç (RL). La contribució principal d'aquesta tesi consisteix en l'aplicació de diverses tècniques de RL per tal de millorar l'autonomia dels robots submarins, amb l'objectiu final de demostrar la viabilitat d'aquests algoritmes per aprendre tasques submarines autònomes en temps real. En RL, el robot intenta maximitzar un reforç escalar obtingut com a conseqüència de la seva interacció amb l'entorn. L'objectiu és trobar una política òptima que relaciona tots els estats possibles amb les accions a executar per a cada estat que maximitzen la suma de reforços totals. Així, aquesta tesi investiga principalment dues tipologies d'algoritmes basats en RL: mètodes basats en funcions de valor (VF) i mètodes basats en el gradient (PG). Els resultats experimentals finals mostren el robot submarí Ictineu en una tasca autònoma real de seguiment de cables submarins. Per portar-la a terme, s'ha dissenyat un algoritme anomenat mètode d'Actor i Crític (AC), fruit de la fusió de mètodes VF amb tècniques de PG., A considerable interest has arisen around Autonomous Underwater Vehicle (AUV) applications. AUVs are very useful because of their size and their independence from human operators. However, comparison with humans in terms of efficiency and flexibility is often unequal. The development of autonomous control systems able to deal with such issues becomes a priority. The use of AUVs for covering large unknown dynamic underwater areas is a very complex problem, mainly when the AUV is required to react in real time to unpredictable changes in the environment. This thesis is concerned with the field of AUVs and the problem of action-decision. The methodology chosen to solve this problem is Reinforcement Learning (RL). The work presented here focuses on the study and development of RL-based behaviors and their application to AUVs in real robotic tasks. The principal contribution of this thesis is the application of different RL techniques for autonomy improvement of an AUV, with the final purpose of demonstrating the feasibility of learning algorithms to help AUVs perform autonomous tasks. In RL, the robot tries to maximize a scalar evaluation obtained as a result of its interaction with the environment with the aim of finding an optimal policy to map the state of the environment to an action which in turn will maximize the accumulated future rewards. Thus, this dissertation is based on the principals of RL theory, surveying the two main classes of RL algorithms: Value Function (VF)-based methods and Policy Gradient (PG)-based techniques. A particular class of algorithms, Actor-Critic methods, born of the combination of PG algorithms with VF methods, is used for the final experimental results of this thesis: a real underwater task in which the underwater robot Ictineu AUV learns to perform an autonomous cable tracking task.

Microsoft Robotics Studio (MRS) és un entorn per a crear aplicacions per a robots utilitzant una gran varietat de plataformes hardware. Conté un entorn de simulació en el que es pot modelar i simular el moviment del robot. Permet també programar el robot, i executar-lo en l’entorn simulat o bé en el real. MRS resol la comunicació entre els diferents processos asíncrons que solen estar presents en el software de control d’un robot: processos per atendre sensors, actuadors, sistemes de control, comunicacions amb l’exterior,... MRS es pot utilitzar per modelar nous robots utilitzant components que ja estiguin disponibles en les seves llibreries, o també permet crear component nous. Per tal de conèixer en detall aquesta eina, seria interessant utilitzar-la per programa els robots e-pucks, uns robots mòbils autònoms de petites dimensions que disposen de dos motors i un complet conjunt de sensors. El que es vol és simular-los, realitzar un programa de control, realitzar la interfície amb el robot i comprovar el funcionament amb el robot real

L’objectiu d’aquest projecte/treball fi de carrera es estudiar els propulsors i el seu protocol de comunicació proporcionant informació útil a l’hora de dissenyar i construir el robot subaquàtic que implementi els propulsors

En el laboratori docent de robòtica s'utilitzen robots mòbils autònoms per treballar aspectes relacionats amb el posicionament, el control de trajectòries, la construcció de mapes... Es disposa de cinc robots comercials anomenats “e-puck”, que es caracteritzen per les seves dimensions reduïdes, dos motors i un conjunt complet de sensors. Aquests robots es programen en C++ utilitzant el simulador Webots, que disposa d'un conjunt de llibreries per programar el robot. També es disposa d'un entorn de proves on els robots es poden moure i evitar obstacles. Donat el poc temps que disposen els estudiants que realitzen pràctiques en aquest laboratori, és d'interès desenvolupar un software que contingui ja el posicionament del robot mitjançant odometria i també varis algoritmes de control de trajectòries. Per últim, en el laboratori es disposa de càmeres i targes d'adquisició de dades. Així doncs els objectius que s'han proposat per el projecte són: 1. Estudi de la documentació i software proporcinats pels fabricants del robot i de l'entorn Webots; 2. Programació del software de l'odometria i realització de proves per comprovar-ne la precisió; 3. Disseny, programació i verificació del software dels algoritmes de planificació de trajectòries. Realització d'experiments per a comprovar-ne el funcionament i 4. Disseny, programació i verificació d'un sistema de visió artificial que permeti conèixer la posició absoluta del robot en l'entorn

El Grup de Visió per Computador i Robòtica (VICOROB) del departament d'Electrònica, Informàtica i Automàtica de la Universitat de Girona investiga en el camp de la robòtica submarina. Al CIRS (Centre d’Investigació en Robòtica Submarina), laboratori que forma part del grup VICOROB, el robot submarí Ictineu és la principal eina utilitzada per a desenvolupar els projectes de recerca. Recentment, el CIRS ha adquirit un nou sistema de sensors d' orientació basat en una unitat inercial i un giroscopi de fibra òptica. Aquest projecte pretén realitzar un estudi d' aquests dispositius i integrar-los al robot Ictineu. D' altra banda, aprofitant les característiques d’aquests sensors giroscopics i les mesures d' un sonar ja integrat al robot, es vol desenvolupar un sistema de localització capaç de determinar la posició del robot en el pla horitzontal de la piscina en temps real

Els objectius del projecte són: realitzar un intèrpret de comandes en VAL3 que rebi les ordres a través d’una connexió TCP/IP; realitzar una toolbox de Matlab per enviar diferents ordres mitjançant una connexió TCP/IP; adquirir i processar mitjançant Matlab imatges de la càmera en temps real i detectar la posició d’objectes artificials mitjançant la segmentació per color i dissenyar i realitzar una aplicació amb Matlab que reculli peces detectades amb la càmera. L’abast del projecte inclou: l’estudi del llenguatge de programació VAL3 i disseny de l’ intèrpret de comandes, l’estudi de les llibreries de Matlab per comunicació mitjançant TCP/IP, per l’adquisició d’imatges, pel processament d’imatges i per la programació en C; el disseny de la aplicació recol·lectora de peces i la implementació de: un intèrpret de comandes en VAL3, la toolbox pel control del robot STAUBLI en Matlab i la aplicació recol·lectora de peces mitjançant el processament d’imatges en temps real també en Matlab