Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

Este trabalho investigou o uso de tomografia por impedância elétrica (TIE) na discriminação de fases em sistemas bifásicos água-ar. A TIE é uma técnica não-intrusiva em que são estimados parâmetros de condutividade elétrica de um sistema de interesse a partir de correntes elétricas impostas e potenciais elétricos medidos na fronteira desse meio. Esta técnica se traduz em um problema desafiador, por ser inverso, não-linear e mal-posto. Adicionalmente, na aplicação em análise, a dinâmica do sistema é rápida a ponto de influir nas estimativas procuradas. Foi sistematizada uma abordagem para integrar informações de medições a de outras fontes, como um regularizador generalizado de Tikhonov (filtro gaussiano), parametrização de estado e modelos de evolução, construindo um modelo adaptativo de estimação. Tal combinação de métodos é inédita na literatura. Parametrização do estado (vetor de condutividades do sistema de interesse, após discretização espacial) em condutividade logarítmica foi implementada para assegurar a obtenção de valores condizentes com a física, i.e., as estimativas em condutividade são mantidas estritamente positivas, com benefícios adicionais de aumento da região de convergência monotônica e melhoria na uniformidade da taxa de convergência das estimativas. O estudo de um sistema numérico evidenciou que a parametrização do estado permitiu o aumento do fator de sub-relaxação no método de Gauss-Newton, de 4~ para 15~, o que torna o algoritmo mais rápido. Dois modelos de evolução para escoamentos foram propostos e, comparativamente com o modelo de passeio aleatório, proporcionaram convergência mais rápida, melhor distinção das fases e melhoria do grau de observabilidade do problema de TIE. Esses modelos descrevem uma velocidade representativa para o escoamento, avaliada experimentalmente em 0; 47 m_s. Ensaios experimentais estáticos sugerem que os métodos aplicados diferenciam a presença das fases em um duto. No caso em que a dinâmica é relevante (passagem de bolhas ao longo do duto), o algoritmo desenvolvido permite o devido acompanhamento de não homogeneidades. Portanto, os resultados dessa pesquisa têm o potencial de apoiar a estimação de vazões bifásicas em trabalhos futuros, uma vez que a avaliação da fração de ocupação das fases é um passo crucial para o desenvolvimento de um medidor real de vazão multifásica. / This work investigated the use of electrical impedance tomography (EIT) in phase discrimination in two-phase air-water systems. EIT is a non-intrusive technique in which electric currents are imposed and electric potentials are measured at the boundary of a system. This method is mathematically challenging, as it is non-linear, inverse, and ill-posed. Also, for the application at hand, the system dynamics is fast enough to influence the sought estimates. A systematic approach was created to combine information from measurements and other sources, including a generalized Tikhonov regularization term (Gaussian filter), state parametrization and evolution models. This adaptive estimation approach is a contribution to the literature. State parametrization (vector of conductivities of the system of interest after spatial discretization) in logarithmic conductivity was implemented to ensure that the estimates remain in physical bounds, i.e., only positive values are achieved. Additional benefits are the increase of the region that leads to monotone convergence and a more uniform convergence rate of the estimates. The comparative analysis of a numerical system showed that state parametrization allowed an increase for the under-relaxation factor in the Gauss-Newton method, from 4% to 15%, increasing the algorithm\'s speed. Two evolution models for flows were proposed and, when compared to the random walk model, provided faster convergence, better phase distinction and an improved degree of observability for the EIT problem. These models describe a representative velocity for the flow, estimated experimentally as 0:47 m/s. Experimental tests of static setups suggest that the applied methods are able to differentiate the phases in a duct. In the case where the dynamics is relevant (flow of bubbles along the duct), the algorithm developed allows for monitoring inhomogeneities. Therefore, the results of this thesis are able to support the estimation of two-phase flow rates in future work, given that evaluating void fraction is a crucial step for an online multiphase flow rate meter.

Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

Este trabalho apresenta um modelo matemático para a inferência do estado emocional de um usuário ou interlocutor com base em suas expressões faciais. O modelo apresentado consiste em dois estágios básicos, responsáveis pelo tratamento de sinais e sua integração, respectivamente. No primeiro estágio, filtros de Kalman independentes são utilizados para o processamento paralelo dos sinais relativos às expressões faciais emocionais. O estágio de integração, por sua vez, aplica os sinais filtrados a um sistema no qual uma partícula desliza sobre uma superfície a qual representa os estados e transições emocionais. O estado emocional do interlocutor é inferido, quadro a quadro, por meio da inspeção da posição instantânea da partícula. Uma heurística de simulação-otimização baseada em recozimento simulado (simulated annealing), é introduzida a fim de automatizar o processo de ajuste dos parâmetros do modelo em conformidade com o algoritmo de detecção de expressões faciais escolhido. O modelo proposto foi validado utilizando-se um corpus contendo 51 vídeos. Os resultados são comparados à classificação realizada por um grupo de voluntários, correspondendo a esta em 92% dos casos. / This work presents a mathematical model for emotional state inference based solely on facial expressions. The presented model consists of two basic steps, which are responsible for signal processing and its integration, respectively. During the former, independent Kalman filters are employed for parallel processing of emotional facial expression related signals. The later step, integration, applies those filtered signals to a system where a massless particle slides along a surface representing the emotional states of interest and its transitions. The subjects emotional state is inferred from the particles instantaneous position at each frame. A simulation-optimization heuristic based on simulated annealing is introduced as for fully automatic parameter tuning technique, which allows for easily coupling between the proposed model and different facial expression detection algorithms. The proposed model is validated against 51 multimodal emotional videos. The results are compared to human-based classification and a 92% agreement rate is observed.

Uno de los aspectos esenciales en la robótica móvil es la obtención y procesamiento de la información relativa a la localización del robot en el espacio de movimiento, con el fin utilizarla para generar los movimientos deseados del robot. Para esto se busca utilizar la mayor cantidad posible de fuentes de información con el fin de corregir los errores de posición asociados a la presencia de ruido en las mediciones del robot. La fusión de esta información es tema central de la tesis en la cual se exponen distintos algoritmos de fusión, desarrollados específicamente para robots móviles con recursos de computación limitados. Utilizando modelos dinámicos en conjunto con técnicas de fusión basadas en filtro de Kalman se realiza una estimación local de la posición utilizando sensores inerciales. Esta estimación se fusiona mediante un filtro de Kalman con información de un sensor global y una corrección basada en eventos. Esta combinación de filtros en cascada con corrección basada en eventos es el principal aporte de la presente tesis. Esta solución al problema de localización permite una precisión similar pero un coste computacional menor a esquemas más complejos de fusión, lo que permite su implementación en robots de recursos limitados. El esquema propuesto se extiende para permitir la localización cooperativa de grupos de robots, modificando la actualización por eventos para incorporar la fusión de la posición de distintos robots cercanos entre si. Para esto se determina la posición entre los robots y se utiliza un sistema de comunicación y gestión basada en agentes. Este método permite realizar una fusión sensorial inteligente, tomando en cuenta únicamente la información de posición más fiable para actualizar al grupo de robots, lo que nuevamente reduce el costo computacional de la solución sin repercusiones considerables en la precisión de la localización. Los algoritmos propuestos son probados extensivamente mediante simulación y en distintas plataformas, principalmente en el LEGO NXT. Se presentan además ejecuciones de tiempo extendido que comprueban la estabilidad y robustez del método en largas distancias. / Marin Paniagua, LJ. (2014). Localización de robots móviles de recursos limitados basada en fusión sensorial por eventos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/38902 / TESIS

O objetivo deste trabalho é desenvolver a arquitetura de um Sistema de Alarme Inteligente visando à aplicação deste em um Equipamento de Monitorização Multiparamétrica de Pacientes que deverá estar em conformidade com normas internacionais de segurança de equipamentos eletromédicos, tema este que surgiu durante o projeto de um Equipamento de Monitorização Multiparamétrica de Pacientes desenvolvido na Intermed Equipamento Médico Hospitalar Ltda. Esta arquitetura propõe o uso de um método robusto para fusão de sensores através de Filtro de Kalman, como apresentado por Ebrahim, Feldman e Bar-Kana (1997), onde a partir de diferentes sensores fornecendo valores de freqüência cardíaca obtemos um valor ótimo da freqüência cardíaca livre de artefatos e mais preciso do que o disponível por qualquer sensor individualmente. Os sinais fisiológicos do paciente, juntamente com o valor ótimo da freqüência cardíaca, são então transformados em variáveis semânticas e analisados através de lógica fuzzy a fim de se identificar condições de alarme presentes no paciente. O sistema desenvolvido é detalhado para um cenário clínico, correspondendo a uma Unidade de Tratamento Intensivo Cardíaca, onde os principais parâmetros de configuração do sistema foram obtidos através de entrevistas com profissionais da área de saúde. O desenvolvimento do sistema foi focado no atendimento às Normas Internacionais aplicáveis mais atuais, que passaram a permitir Sistemas de Alarme Inteligente em 2003. O sistema foi simulado para o cenário clínico detalhado, onde foram analisados três pacientes em diferentes casos. Durante a simulação foi mostrada a influência de um valor mínimo do grau de coincidência para validação das condições de alarme, onde obtivemos valores adequados utilizando para isso um valor de 50%. Ao final mostramos também a importância de se levar em consideração a prioridade das condições de alarme no sistema proposto, o que além de ser um requisito de norma, influencia diretamente no comportamento do sistema, e conseqüentemente na resposta esperada pelo operador em função da mensagem a ele apresentada. / The objective of this work is the development of an Intelligent Alarm System architecture aiming at its application on a Multiparameter Patient Monitoring Equipment, which must be in compliance to international electrical medical equipment safety standards. This theme was raised during the project of a Multiparameter Patient Monitoring Equipment developed at Intermed Equipamento Médico Hospitalar Ltda. This architecture proposes a robust method for sensor fusion using a Kalman Filter as presented by Ebrahim, Feldman and Bar-Kana (1997), in which sensor measurements of heart rate are used to derive a predicted value for this parameter free of artifacts and more precise than any of the individual measurements. The patient vital signs are then, together with the predicted value of the heart rate, transformed into semantic variables and analyzed through fuzzy logic in order to identify alarm conditions. The proposed system is detailed for a clinic scenario, corresponding to a Cardiac Intensive Care Unit, where the main configuration parameters were obtained through interviews with health care professionals. The system development was focused on the compliance to International Standards at present day, which allow the use of Intelligent Alarm Systems since 2003. The system was simulated for the detailed clinic scenario with three patients in different cases. The simulations show the influence of a minimal grade of coincidence value for the validation of the alarm conditions, where we obtained good results using a value of 50%. At the end of this work, it is shown the importance of considering the alarm priority, which not only is a standard requirement, but also interferes directly on the system behavior, and consequently, on the operator´s expected response to the message.

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e a análise de métodos de filtragem e otimização aplicadas ao modelo de controle de infecções por HIV, incluindo implementação numérica computacional e avaliação dos resultados com dados reais. Os modelos utilizados contemplam a presença de incertezas paramétricas e ruídos exógenos estocásticos. É utilizado o Filtro de Kalman Estendido para se estimar o estado, necessário para realizar a versão malha fechada do Controle Ótimo. Avaliação comparativa dos métodos implementados são feitas à luz de critérios estabelecidos a priori, incluindo esquemas de tratamentos medicamentosos preconizados pela Organização Mundial de Saúde (OMS).

Esta tese apresenta um método de identificação de parâmetros de modelos dinâmicos de aeronaves a partir de dados obtidos em ensaios de vôo. Para esta finalidade o método utiliza a estimação simultânea de estados e parâmetros na minimização de uma função custo baseada na definição do funcional de máxima verossimilhança. Devido a necessidade crescente da obtenção de modelos precisos para controle de aeronaves, principalmente em aeronaves tipo Fly-By-Wire, este algoritmo foi desenvolvido considerando o cenário realista de vôo das aeronaves onde têm-se ruído de estado na equação dinâmica da planta, fazendo uso da interação do Filtro de Kalman e do método de otimização de Gauss-Newton para a obtenção de estimativas paramétricas não polarizadas em ensaios de vôo com turbulência atmosférica. A validação do algoritmo é feita através da implementação de um programa em MATLAB, onde foram realizadas simulações e aplicações do método do Erro Filtrado em dados reais de ensaio de vôo da aeronave Xavante AT-26, ressaltando aspectos referentes à convergência, esforço computacional, estimativas paramétricas e suas respectivas acurácias. Os resultados obtidos neste trabalho ressaltam a aplicabilidade do método do Erro Filtrado verificada através da capacidade preditiva dos modelos dinâmicos resultantes da convergência do algoritmo e dos valores coerentes das estimativas paramétricas obtidas.

O filtro de Kalman ée uma ferramenta que tem sido o assunto de várias pesquisas e aplicações, particularmente na área de navegação. Isto se deve basicamente a relativa simplicidade e robustez natural do filtro. Será apresentada neste trabalho análise da aplicação do filtro de Kalman à detecção e rastreamento de alvos móveis. O cenário do trabalho ée composto pelo controle de tráfego aéreo que recebe informações em solo de diferentes tipos de aeronaves via datalink. Será estudada a detecção de duas aeronaves no momento do seu cruzamento. Inicialmente será apresentado o estudo da modelagem de uma aeronave, a simulação da dinâmica látero direcional e as equações da trajetória para um e dois alvos. Em seguinda, será utilizado o filtro de Kalman para rastreio e detecção dos alvos, que é, basicamente, um conjunto de equações matemáticas que implementam um algoritmo corretor/preditor. Foi observado como o erro entre a trajetória real e a estimada ée influenciado pela variação de diversos parâmetros. ÉE feita a análise de sensibilidade em relação aos seguintes parâmetros: covariância do processo, covariância do ruído da medida, taxa de atualização do filtro, velocidade das aeronaves, tempo de perda dos sensores e mudança na manobra. Desde que sejam respeitados os limites de operação dos parâmetros citados anteriormente, os bons resultados qualificam o filtro de Kalman como uma potencial ferramenta para rastreamento e detecção de duas aeronaves no momento de cruzamento.

Este trabalho apresenta um sistema completo para simulação e avaliação do uso de filtros estocásticos para combinar medidas de posição feitas por um sistema inercial, composto de girômetros e acelerômetros, com medidas de posição de um sistema GPS, de modo que possamos extrair uma estimativa do erro de posição acumulado por integração das medidas dos sensores inerciais e corrigir a leitura do mesmo. Para tal, foram desenvolvidos em detalhes e validados um modelo de navegação e um modelo de espaço de estados onde o vetor de variáveis ocultas é a combinação dos erros de posição, velocidade, atitude e fator de escala dos sensores inerciais e deriva de ambos os sensores, inerciais e do GPS. Ainda foram implementados e analisados em sua performance três tipos de Filtros aplicados quando o modelo de observações é não-linear: o Filtro Estendido de Kalman (EKF), o Filtro de Kalman Unscented (UKF) e o Filtro de partículas com Função de importância ótima e Reamostragem. Resultados da Integração Inercial-GPS em diversas trajetórias e configurações de parâmetros são apresentados, bem como os problemas e as soluções na implementação são discutidos.