There is ongoing research into building dense correspondence between digital images of objects in the world and estimating the 3D pose of these objects. This is a difficult area to conduct research due to the lack of availability of annotated data. Annotating each pixel is too time-consuming. At the time of this writing, current research has managed to use neural networks to establish a dense pose estimation of human body parts (feet, chest, legs etc.). The aim of this thesis is to investigate if a model can be developed using neural networks to perform dense pose estimation on human feet. The data used in evaluating the model is generated using proprietary tools. Since this thesis is using a custom model and custom dataset, one model will be developed and tested with various experiments to gain an understanding of the different parameters that influence the model’s performance. Experiments showed that a model based on DeepLabV3 is able to achieve a dense pose estimation of feet with a mean error of 1.0cm. The limiting factor for a model’s ability to estimate a dense pose is based on the model’s ability to classify the pixels in an image accurately. It was also shown that discontinuous UV unwrapping greatly reduced the model’s dense pose estimation ability. The results from this thesis should be considered preliminary and need to be repeated multiple times to account for the stochastic nature of training neural networks. / Pågående forskning undersöker hur man kan skapa tät korrespondens mellan digitala bilder av objekt i världen och uppskatta de objektens 3D-pose. Detta är ett svårt område att forska inom på grund av bristen på tillgänglig annoterad data. Att annotera varje pixel är tidskrävande. Vid tiden för detta skrivande har aktuell forskning lyckats använda neurala nätverk för att etablera en tät pose-estimering av mänskliga kroppsdelar (fötter, bröst, ben osv.). Syftet med denna arbete är att undersöka om en modell kan utvecklas med hjälp av neurala nätverk för att utföra dense pose-estimering av mänskliga fötter. Data som används för att utvärdera modellen genereras med hjälp av proprietära verktyg. Eftersom denna arbete använder en anpassad modell och anpassad dataset kommer en modell att utvecklas och testas med olika experiment för att förstå de olika parametrarna som påverkar modellens prestanda. Experiment visade att en modell baserad på DeepLabV3 kan uppnå en dense pose-estimering av fötter med en medelfel på 1,0 cm. Den begränsande faktorn för en modells förmåga att uppskatta en dense pose baseras på modellens förmåga att klassificera pixlarna i en bild korrekt. Det visades också att oregelbunden UV-uppackning avsevärt minskade modellens förmåga att estimera dense pose. Resultaten från denna avhandling bör betraktas som preliminära och behöver upprepas flera gånger för att ta hänsyn till den stokastiska naturen hos träning av neurala nätverk.

Video annotating is a lengthy manual process. A previous research project, MINT, produced a few thousand videos of child-parent interactions in a controlled environment in order to study children’s language development. These videos were filmed across multiple sessions, tracking the same children from the age of 3 months to 7 years. In order to study the gathered material, all these videos have to be annotated with multiple kinds of annotations including transcriptions, gaze of the children, physical distances between parent and child, etc. These annotations are currently far from complete, which is why this project aimed to be a stepping point for the development of semi-automatic tooling in order to aid the process. To do this, state-of-the-art pose estimators were used to process hundreds of videos, creating pseudo-anonymized pose estimations. The pose estimations were then used in order to gauge the distance between the child and parent, and annotate the corresponding frame of the videos. Everything was packaged as a CLI tool. The results of first applying the CLI and then correcting the automatic annotations manually (compared to manually annotating everything) showed a large decrease in overall time taken to complete the annotating of videos. The tool lends itself to further development for more advanced annotations since both the tool and its related libraries are open source. / Videoannotering är en lång manuell process. Ett tidigare forskningsprojekt, MINT, producerade några tusen videor av barn-förälder-interaktioner i en kontrollerad miljö för att studera barns språkutveckling. Dessa videor filmades under flera sessioner och spårade samma barn från 3 månaders ålder till 7 år. För att studera det insamlade materialet måste alla dessa videor annoteras med flera olika typer av taggar inklusive transkriptioner, barnens blick, fysiska avstånd mellan förälder och barn, m.m. Denna annoteringsprocess är för närvarande långt ifrån avslutad, vilket är anledningen till detta projekt syftade till att vara ett första steg för utvecklingen av halvautomatiska verktyg för att underlätta processen. Detta projekt syftade till att semi-automatiskt annotera om ett barn och en förälder, i varje videobild, var inom räckhåll eller utom räckhåll för varandra. För att göra detta användes toppmoderna pose-estimators för att bearbeta hundratals videor, vilket skapade pseudoanonymiserade poseuppskattningar. Poseuppskattningarna användes sedan för att gissa avståndet mellan barnet och föräldern och annotera resultat i motsvarande bildruta för videorna. Allt paketerades som ett CLI-verktyg. Resultaten av att först tillämpa CLI-verktyget och sedan korrigera de automatiska annoteringarna manuellt (jämfört med manuellt annotering av allt) visade en stor minskning av den totala tiden det tog att slutföra annoteringen av videor. Framför allt lämpar sig verktyget för vidareutveckling för mer avancerade taggar eftersom både verktyget och dess relaterade bibliotek är öppen källkod.

Ett viktigt uppdrag för Svenska kraftnät (SvK) som den systemansvariga myndigheten i Sverige är att driva elnätet på det bästa möjliga sättet. För att kunna garantera den önskade 99,9% tillför- litligheten behövs konstant underhåll och diagnostisering av kraftöverföringssystemets komponenter, varav elkrafttransformatorer är en viktig beståndsdel. Nollföljdsimpedansen behövs för att bestämma hur stora felströmmar som uppkommer när fel inträffar i systemet. Nollföljdsimpedansen är en av tre följder (sekvenser) som används för att analysera trefaskomponenter och är en storhet som inte kan bestämmas analytisk på ett enkelt sätt. Dess värde brukar fås från tester som görs av tillverkaren när transformatorn fabriceras. Denna information saknas dock för flera transformatorer som finns driftsatta i nätet. I detta examensarbete utvecklas empiriska modeller för att estimera nollföljdsimpedansen hos tre- och fembenta elkrafttransformatorer med tre (YY∆) och fyra lindningar (YYY∆), av vilka en av lindningarna är en utjämningslindning. En utjämningslindning är en deltakopplad lindning som icke är åtkomlig och som är avsedd för att minska och balansera nollföljdsimpedansvärdena för intilliggande lindningar. Nollföljdsimpedansen kan endast skattas eftersom en direkt mätning inte är möjlig hos dessa transformatorer. De erhållna modellerna bildar en estimeringsalgoritm, där olika transformatorstorheter kan användas som indata för att skatta nollföljdsimpedansvärdet. Metodiken för att ta fram modellerna bygger på en analys av korrelationen mellan nollföljdsim- pedansen och andra kända och beräknade storheter, där en linjär regression baserad på minsta kvadratmetoden resulterar i en approximativ trendlinje. Approximationen förbättras med en bisquare algoritm, där avvikande värden ges mindre vikt. Denna process utförs för alla transformatorer i stu- dien där generella anpassningsmodeller tas fram. Processen upprepas för särskilda undergrupper med syfte att erhålla modeller med högre anpassningsgrad. Indelning i undergrupper baseras på kopp- lingsart för transformatorernas sekundärlindning som består av antingen fullindad eller autokopplad lindning, samt kärnkonstruktion som består av tre- eller fem ben. Tillförlitligheten för varje modell analyseras med hänsyn till deras anpassningsgrad, statistisk relevans samt kvaliteten av data som användes för att utveckla modellen. Endast modeller med måttlig anpassningsgrad (goodness of fit) och som baseras på ett tillräckligt stor antal enheter för att betraktas som statistisk representativ för målgruppen, inkluderas i algoritmen. Generellt sätt följer data en normalfördelning som tyder på få extrema värden. Följaktligen, anses data ha en bra distribution för att avgöra dess trend. Modellernas prestanda för transformatorer med tre lindningar testades mot ett förväntat värde för nollföljdsimpedansen, baserat på en skattning som för närvarande används av Svk. Testresultaten vissa modeller medan för andra inträffar avvikelser. I detta projekt används LAB som utvecklingsplattform för alla analyser / An important comission for Svenska kraftnät (SvK) as the Swedish authory in charge of the power distribution network is to operate the grid in the most efficient way. In order to ensure 99,9% uptime, constant maintenance and fault diagnostics are required for the entire network of which power transformers are an important component. The zero-sequence impedance is a way to determine the maximum fault currents a transformer can accept before being damaged. The zero- sequence impedance is one of three sequences used to analyze three-phase systems and is a quantity which is not easily obtained analytically. Its value is usually determined in tests carried out during the fabrication process. This information is not available for several transformers currently in service on the power grid. The focus of this thesis is to develop empirical models to estimate the value of the zero-sequence impedance for three- and five limb power transformers with three (YY∆) and four windings (YYY∆) including a stabilizing winding. A stabilizing winding is a delta-connected winding which is not brought out; its purpose is to reduce and balance the zero-sequence impedance in adjacent windings. The value for the zero-sequence impedance can only be estimated since a direct measurement on the winding is not possible for this type of transformers. The resulting models are part of an algorithm where different transformer quantities are used as inputs to estimate the value of the zero-sequence impedance for a given transformer. The method used to obtain these models is based on an analysis of the correlation between the zero-sequence impedance and other known and calculated quantities where a linear regression based on the least-squares method produces an approximative trend line. This approximation is made more robust with a bisquare-weight algorithm where less weight is given to diverging data points. This process is carried out for all the transformers included in this study where general models are obtained. The process is then repeated for specific subgroups of transformers with the goal of deriving more accureate models for these subgroups. The subdivision criteria is based in coupling- and core type which includes an0- and yn0-couplings and three- and four limb cores respectively. The reliability of each model is analayized with respect to their goodness of fit, statistical relevance and the quality of the data used to develop the model. Only models with a substantial goodness of fit and which were based on a sufficiently large number of transformers to be considered statistically representative of the target group are included in the final algorithm. In general, all the data analyzed follows a normal distribution which indicates that there are few extreme values. Consequently, the data used in this study is condsidered to be appropriately distributed to determine its trend. The performance of the models for transformers with three windings was tested against the expected values for the zero-sequence impedance based on the approximation algorithm which is currently being used by Svk. The test results from some of the models match the expected values while oth deviations. MATLAB is used in this projetct as the development platform for all analyses

Wind energy is one of the most promising sources of renewable energy. Unfortunately, therapid growth in wind turbine technology is not equally at par with the improvement in itsreliability. Wind turbine systems tend to fail before their design life and hence result in asizeable amount of failure cost. A lack of reliable data has plagued the reliability and risk assessment of wind turbines in the scientific community. Many efforts have been made to estimate the failure probability of these systems and highlight the critical failure modes. However, there is a knowledge gap in quantifying the effect of the root cause of failure. This thesis work bridges this gap by developing a reliability analysis tool that quantifes the impact of a root failure cause, based on the resultant cost of failure. Furthermore, an attempt to quantify the importance of tribology in wind turbines is made. The model uses two independent reliability estimation methods - Fault Tree Analysis and Failure Mode and Effect Analysis. The two resulting approaches are used to prove the model's versatility and ease of adaptation of the model in the industry. Furthermore, with the inclusion of 'Reliability Influencing Factors', this model can calculate the overall potential economic gain from improving one or multiple properties of a component. The report then illustrates one of the industrial use cases of the model. With wind turbine gearbox as a representative assembly, tribology's quantitative importance is depicted against the Levelised Cost of Energy. It is concluded that a 2.5% decrease in energy cost can be achieved with just a 5% improvement in wind turbine gearbox tribology. / Vindenergi är en av de mest lovande källorna för förnybar energi. Tyvärr matchas inte den hastiga utvecklingen i vindturbinteknologi med en likvärding utveckling i dess pålitlighet. Vindturbinsystem tenderar att fallera tidigare än designats för, vilket resulterar i en betydande falleringskostnad. En avsaknad av tillförlitlig data har hindrat utvärderingen av påalitlighet och risk för vindturbiner. Många ansträngningar har gjorts för att estimera sannolikheten att dessa system ska fallera och att lyfta fram de kritiska fellägena. Däremot finns det en kunskapsbrist när det kommer till att kvantifiera effekten av den grundläggandeorsaken till fallering. Denna avhandling minskar denna brist genom att utveckla ett verktyg för pålitlighetsanalys som kvantifierar effekten av en falleringsorsak baserat på den resulterande kostnaden för fallering. Vidare görs ett försök att kvantifiera vikten av tribologi i vindturbiner. Modellen använde två oberoende metoder för estimering av pålitlighet - Fault Tree Analysis and Failure ode and Effect Analysis. De två resulterande angreppssätten används för att påvisa hur anpassbar modellen är och hur lätt modellen kan användas i industrin. Vidare, med inklusionen av 'Reliability Influencing Factors' kan modellen beräkna den övergripande potentiella ekonomiska vinningen från att förbättra en eller flera delar av en komponent. Rapporten illustrerar sedan en av de industriella användningsområdena av modellen. Med en vindturbins växellåda som representativt exempel påvisas den kvantitativa vikten av tribologi mot 'the Levelised Cost of Energy'. Slutsatsen dras sedan att en 2.5% minskning i energiförbrukning för konsumenten kan nås med endast en 5% förbättring av tribologin i en vindurbins växellåda.

This research proposes a novel approach for improving autonomous mobile system navigation in dynamic and potentially occluded environments. The research introduces a tracking framework that combines data from stationary sensing units and on-board sensors, addressing challenges of computational efficiency, reliability, and scalability. The work innovates by integrating spatially-distributed LiDAR and RGB-D Camera sensors, with the optional inclusion of on-board IMU-based dead-reckoning, forming a robust and efficient coordination framework for autonomous systems. Two key developments are achieved. Firstly, a point cloud object detection technique, "Generalized L-Shape Fitting”, is advanced, enhancing bounding box fitting over point cloud data. Secondly, a new estimation framework, the Distributed Edge Node Switching Filter (DENS-F), is established. The DENS-F optimizes resource utilization and coordination, while minimizing reliance on on-board computation. Furthermore, it incorporates a short-term predictive feature, thanks to the Adaptive-Constant Acceleration motion model, which utilizes behaviour-based control inputs. The findings indicate that the DENS-F substantially improves accuracy and computational efficiency compared to the Kalman Consensus Filter (KCF), particularly when additional inertial data is provided by the vehicle. The type of sensor deployed and the consistency of the vehicle's path are also found to significantly influence the system's performance. The research opens new viewpoints for enhancing autonomous vehicle tracking, highlighting opportunities for future exploration in prediction models, sensor selection, and precision coordination. / Denna forskning föreslår en ny metod för att förbättra autonom mobil systemsnavigering i dynamiska och potentiellt skymda miljöer. Forskningen introducerar ett spårningsramverk som kombinerar data från stationära sensorenheter och ombordssensorer, vilket hanterar utmaningar med beräkningsefektivitet, tillförlitlighet och skalbarhet. Arbetet innoverar genom att integrera spatialt distribuerade LiDAR- och RGB-D-kamerasensorer, med det valfria tillägget av ombord IMU-baserad dödräkning, vilket skapar ett robust och efektivt samordningsramverk för autonoma system. Två nyckelutvecklingar uppnås. För det första avanceras en punktmolnsobjektdetekteringsteknik, “Generaliserad L-formig anpassning”, vilket förbättrar anpassning av inneslutande rutor över punktmolnsdata. För det andra upprättas ett nytt uppskattningssystem, det distribuerade kantnodväxlingsfltret (DENSF). DENS-F optimerar resursanvändning och samordning, samtidigt som det minimerar beroendet av ombordberäkning. Vidare införlivar det en kortsiktig prediktiv funktion, tack vare den adaptiva konstanta accelerationsrörelsemodellen, som använder beteendebaserade styrentréer. Resultaten visar att DENS-F väsentligt förbättrar noggrannhet och beräknings-efektivitet jämfört med Kalman Consensus Filter (KCF), särskilt när ytterligare tröghetsdata tillhandahålls av fordonet. Den typ av sensor som används och fordonets färdvägs konsekvens påverkar också systemets prestanda avsevärt. Forskningen öppnar nya synvinklar för att förbättra spårning av autonoma fordon, och lyfter fram möjligheter för framtida utforskning inom förutsägelsemodeller, sensorval och precisionskoordinering. / Questa ricerca propone un nuovo approccio per migliorare la navigazione dei sistemi mobili autonomi in ambienti dinamici e potenzialmente ostruiti. La ricerca introduce un sistema di tracciamento che combina dati da unità di rilevazione stazionarie e sensori di bordo, afrontando le sfde dell’effcienza computazionale, dell’affdabilità e della scalabilità. Il lavoro innova integrando sensori LiDAR e telecamere RGB-D distribuiti nello spazio, con l’inclusione opzionale di una navigazione inerziale basata su IMU di bordo, formando un robusto ed effciente quadro di coordinamento per i sistemi autonomi. Vengono raggiunti due sviluppi chiave. In primo luogo, viene perfezionata una tecnica di rilevazione di oggetti a nuvola di punti, “Generalized L-Shape Fitting”, migliorando l’adattamento del riquadro di delimitazione sui dati della nuvola di punti. In secondo luogo, viene istituito un nuovo framework di stima, il Distributed Edge Node Switching Filter (DENS-F). Il DENS-F ottimizza l’utilizzo delle risorse e il coordinamento, riducendo al minimo la dipendenza dal calcolo di bordo. Inoltre, incorpora una caratteristica di previsione a breve termine, grazie al modello di movimento Adaptive-Constant Acceleration, che utilizza input di controllo basati sul comportamento del veicolo. I risultati indicano che il DENS-F migliora notevolmente l’accuratezza e l’effcienza computazionale rispetto al Kalman Consensus Filter (KCF), in particolare quando il veicolo fornisce dati inerziali aggiuntivi. Si scopre anche che il tipo di sensore impiegato e la coerenza del percorso del veicolo infuenzano signifcativamente le prestazioni del sistema. La ricerca apre nuovi punti di vista per migliorare il tracciamento dei veicoli autonomi, evidenziando opportunità per future esplorazioni nei modelli di previsione, nella selezione dei sensori e nel coordinamento di precisione.

På grund av ökad urbanisering och exploatering av grönområden i stadsnära miljöer fragmenteras och reduceras arters habitat vilket bland annat ligger till grund för den globalt minskade biologiska mångfalden. För att stärka och förbättra arters möjlighet till spridning i landskapet, och därmed säkra en hög biologisk mångfald, efterfrågas insamling av data och utveckling av nya metoder för att identifiera ekologiska kärnområden och för att analysera habitatnätverk. Syftet med den här studien är därför att 1) kartera och sammanställa biotoper i en biotopdatabas utifrån tolkning av infraröda flygbilder med digital stereofotogrammetri, 2) undersöka olika metoder att samla in data med hjälp av laser- och höjddata, och 3) att tillämpa landskapsekologisk analys på underlag i biotopkarteringen. Resultatet validerar att tolkning av infraröda flygbilder med digital stereofotogrammetri är en utmärkt källa för att kartera biotoper som medför en tolkningsnoggrannhet på 86 %. Valideringen av kateringen genomfördes med fältkontroller som utvärderades i felmatriser. En metod har även undersökts baserat på tidigare studier för att uppskatta busk- och krontäckning med hjälp av laserdata, men eftersom det saknas validering av resultatet bör den användas som en indikator för att visuellt uppskatta busk- och krontäckning i dagsläget. Fortsättningsvis har ett topografiskt fuktighetsindex (TWI) tillämpats med hjälp av höjddata för att uppskatta fuktighet i vegetationstäckta områden. Eftersom det saknas validering och tröskelvärden för att avgöra hur TWI ska klassificera olika fuktighetsgradienter, bör verktyget endast användas som en indikator för att visuellt uppskatta fuktighet tillsammans med tolkning av infraröda flygbilder. Om metoderna valideras med fältmätningar kan de bidra med att förbättra kvaliteten och tidseffektivisera kartering av biotoper. Biotopkarteringen fungerar som ett bra underlag vid tillämpning av landskapsekologisk analys. Med hjälp av MatrixGreen var det möjligt att modellera potentiella habitatnätverk för två olika arter inom studieområdet. På grund av en del problem med modelleringen i MatrixGreen bör resultaten beaktas med ett kritiskt angreppssätt, men kan eventuellt användas som ett underlag för framtida artinventeringar. / Due to urbanisation and exploitation of green areas in cities during the last decades, the rate of habitat fragmentation has increased, resulting in a decline in the global biodiversity. In order to strengthen the possibilities of species migration, and to secure a high biodiversity, there is an increasing demand in the collection of data and in the exploration of methods to identify ecological core areas and to analyse habitat networks at a landscape level. Therefore, this study aims to 1) map and organise biotopes in a biotope database using interpretation of colour infrared aerial photos in digital stereophotogrammetry, 2) to explore different methods using laser and elevation data in order to improve the collection of ecologically important attributes, and 3) to apply landscape ecological analysis on the collected biotope data. The results validate interpretation of colour infrared aerial photos with digital stereophotogrammetry as a key source in mapping biotopes with an overall accuracy of 86 %. A method to estimate bush and crown cover has been explored based on previous studies using laser data. It has however not been validated in this study and should therefore be used as an indicator and as support for visual estimation of bush and crown coverage using CIR aerial photo interpretation. Furthermore, a topographic wetness index (TWI) was applied using elevation data in order to estimate moisture regimes in vegetated areas. It should also be used as an indicator due to lack of verification and limitations of arranging TWI values in relation to different moisture regimes. However, if these two methods are validated using field collected data for example, they hold significant potential in improving mapping accuracies and mapping rates of different biotopes. Collected biotope data are well suited in the application of landscape ecological analysis. Using MatrixGreen, it was possible to analyse potential habitat networks of two different species within the study area. Due to some problems in the least cost path modeling in MatrixGreen, the results should be carefully assessed, but could probably be used as a background material for future species inventories.

Den här uppsatsen handlar om de berättelser och bilder som förekommer i kampanjen Bo i Nyköping på hemsidan boinykoping.nu under kampanjperioderna 2011 – 2012. Syftet är att undersöka hur kommunen och Nyköpingsborna framställs i kampanjtexterna och de tillhörande bilderna. De metoder som tillämpas är en ideationell och interpersonell analys, en attitydanalys genom appraisal samt en visuell analys av bildernas ideationella och interpersonella grammatik. Resultatet visar att Nyköpingsborna framställs som handlingskraftiga och kommunen som informativ och vetandes. Relationen mellan dem framställs som dialogisk. Syftet är dessutom att undersöka de identiteter som kampanjen erbjuder läsaren. Detta utifrån resultatet av den språkliga analysen och genom begreppet modelläsare. Berättelser och bilder erbjuder en trygg uppväxtmiljö och ekonomisk trygghet till läsaren. Den dialogiska relationen presupponerar att det finns en god relation mellan kommunen och invånarna. / This bachelor's essay is about the stories and images that appear in the campaign Bo i Nyköping on the website boinykoping.nu during the campaign period 2011-2012. The aim is to examine how the municipality and citizens that appear in the campaign are described in the campaign texts and associated images. The methods applied in the linguistic analysis are an ideational and an interpersonal analysis, an attitude analysis within the method appraisal and a visual analysis of the ideational and interpersonal grammar of images. The results show that the citizens are described as active and the municipality as informative and knowing. The relationship between them is presented as dialogical. The aim is also to investigate the identities that the campaign offers the reader. This is based on the results of the linguistic analysis and the concept of the model reader. The campaign stories and the images provide a safe environment to grow up in and an economic security to the reader. The dialogic relationship that appears in the campaign between the municipality and the citizens show a presumptive good relationship between them.

Marknadsanalyser gjorda av Svenska kraftnät visar att elenergianvändningen i Sverige kommer att öka. Denna utveckling drivs på av bland annat omställningen till elektriska transporter och kan potentiellt leda till kapacitetsbrist i ledningar inom transmissions- och regionnät, framför allt i storstadsområden. För att kunna reducera kapacitetsbrist i en ledning finns det ett antal åtgärder, men hur dessa står sig mot varandra i ett tekniskt och ekonomiskt perspektiv är inte fastställt. Det är där denna rapport tar vid. Bland annat studeras Dynamic line rating (DLR) som en åtgärd för att reducera kapacitetsbristen i den studerade ledningen. DLR är en teknik som används för att justera den maximalt tillåtna överföringskapaciteten i en ledning baserat på ett antal parametrar. Beräkningarna för att bestämma maximalt tillåtna överföringskapaciteten i ledningen gjordes på två olika sätt detta för att undersöka om de var likvärdiga. Det visade sig att de stämde relativt bra överens, dock med en offset. Den potentiella överlasten skulle inträffa under 3379 timmar under ett år, men enbart om en specifik transformator gick sönder. Medeltiden till felet visade sig vara 173 år utan att några åtgärder applicerades. För att nå upp till 100 % tillgänglighet på ledningen, utan åtgärder, skulle det behöva köpas flexibilitetstjänster motsvarande 82150 MWh (Megawattimmar) under det studerade året.  Även den ekonomiska kostnaden för att köpa upp- eller nedreglerande tjänster studerades. Rapporten visar att det för den studerade ledningen var till fördel att investera i DLR vid ett flexibilitetsbehov på 1,2 GWh/år. Från resultatet utformades ett förslag på lämplig ordning för att nyttja de olika åtgärdena samt förslag på vidareutveckling av arbetet. Slutsatsen är att åtgärderna har sina för- och nackdelar, men att det inte går att säga att någon åtgärd är bättre än någon annan. Detta gäller inom samtliga områden som studerades. / Market analyzes made by Svenska kraftnät show that electricity use in Sweden will increase. This development is driven by, among other things, the transition to electric transport and can potentially lead to a lack of capacity in lines within backbone and regional networks, especially in metropolitan areas. In order to be able to reduce capacity shortages in a transmission line, there are a number of measures, but how these stand against each other in a technical and economic perspective has not been determined. That's what this report tries to answer.  Among other things, Dynamic line rating (DLR) is studied as a measure to reduce the capacity shortage in the studied transmission line. DLR is a technology used to adjust the maximum allowable transmission capacity in a line based on a number of parameters. The calculations to determine the maximum allowable transmission capacity in the transmission line were made in two different ways to examine whether they were equivalent. It turned out that they matched relatively well, though with an offset. The potential overload would occur during 3379 hours in a year, but only if a specific transformer broke down. The mean time to failure turned out to be 173 years without any measures being applied. In order to achieve up to 100 % availability on the line, without measures, it would be necessary to purchase flexibility services corresponding to 82150 MWh (Megawatt hours) during the year studied. The financial cost of buying up or down regulation services was also studied. The report shows that it was advantageous for the studied transmission line to invest in DLR at a flexibility requirement of 1.2 GWh / year. From the results, a proposal was made for an appropriate arrangement for using the various measures as well as proposals for further development of the work. The conclusion is that the measures have their advantages and disadvantages, but it is not possible to say that one measure is better than another. This applies to all areas studied.

Skeletal tracking can be accomplished deploying human pose estimation strategies. Deep learning is shown to be the paramount approach in the realm where in collaboration with a ”light detection and ranging” depth camera the development of a markerless motion analysis software system seems to be feasible. The project utilizes a trained convolutional neural network in order to track humans doing sport activities and to provide feedback after biomechanical analysis. Implementations of four filtering methods are presented regarding movement’s nature, such as kalman filter, fixedinterval smoother, butterworth and moving average filter. The software seems to be practicable in the field evaluating videos at 30Hz, as it is demonstrated by indoor cycling and hammer throwing events. Nonstatic camera behaves quite well against a standstill and upright person while the mean absolute error is 8.32% and 6.46% referential to left and right knee angle, respectively. An impeccable system would benefit not only the sports domain but also the health industry as a whole. / Skelettspårning kan åstadkommas med hjälp av metoder för uppskattning av mänsklig pose. Djupinlärningsmetoder har visat sig vara det främsta tillvägagångssättet och om man använder en djupkamera med ljusdetektering och varierande omfång verkar det vara möjligt att utveckla ett markörlöst system för rörelseanalysmjukvara. I detta projekt används ett tränat neuralt nätverk för att spåra människor under sportaktiviteter och för att ge feedback efter biomekanisk analys. Implementeringar av fyra olika filtreringsmetoder för mänskliga rörelser presenteras, kalman filter, utjämnare med fast intervall, butterworth och glidande medelvärde. Mjukvaran verkar vara användbar vid fälttester för att utvärdera videor vid 30Hz. Detta visas genom analys av inomhuscykling och släggkastning. En ickestatisk kamera fungerar ganska bra vid mätningar av en stilla och upprättstående person. Det genomsnittliga absoluta felet är 8.32% respektive 6.46% då vänster samt höger knävinkel användes som referens. Ett felfritt system skulle gynna såväl idrottssom hälsoindustrin.

Exploration is a fundamental problem in robotics that requires robots to navigate through unknown environments to autonomously gather information about their surroundings while executing collision-free paths. In this project, we propose a method for producing smooth paths during the exploration process in indoor environments using UAVs to improve battery efficiency and enhance the quality of pose estimation. The developed framework is built by merging two approaches that represent the state of the art in the field of autonomous exploration with UAVs. The overall exploration logic is given by GLocal, a paper that introduces a hybrid, i.e. both sampling-based and frontier-based, framework that is able to cope with the issue of odometry drift when exploring indoor environments due to the absence of absolute localization, e.g. through GNSS. The second approach is FUEL, which introduces a frontier-based exploration methodology which computes the ’drones path as an optimized non-uniform B-Spline. The framework described in this thesis borrows the optimized B-Spline trajectory generation from FUEL and implements it in GLocal. To do this, the original cost function defined by GLocal for each exploration viewpoint was modified and the resulting samples were used to select the initial control points of the B-Spline. Furthermore, we extended the underlying state machine governing the entire algorithm and we revisited the original re-planning logic. The presented system is evaluated in various simulated environments, showcasing the advantages and disadvantages of this method. These evaluations demonstrate its improved state estimation performance and absolute observed volume, albeit at the expense of longer traveled trajectories in big and complex environments. / Utforskning är ett grundläggande problem inom robotteknik som kräver att robotar navigerar genom okända miljöer för att autonomt samla in information om sin omgivning samtidigt som de utför kollisionsfria banor. I det här projektet föreslår vi en metod för att producera jämna banor under utforskningsprocessen i inomhusmiljöer med hjälp av UAV:er för att förbättra batterieffektiviteten och förbättra kvaliteten på posestimeringen. Det utvecklade ramverket bygger på en sammanslagning av två metoder som representerar den senaste tekniken inom autonom utforskning med UAV:er. Den övergripande utforskningslogiken ges av GLocal, en artikel som introducerar en hybrid, i.e. både samplingsbaserad och gränsbaserad, ram som kan hantera problemet med odometridrift vid utforskning av inomhusmiljöer på grund av frånvaron av absolut lokalisering, e.g. genom GNSS. Den andra metoden är FUEL, som introducerar en gränsbaserad utforskningsmetod som beräknar drönarens bana som en optimerad icke-uniform B-Spline. Ramverket som beskrivs i denna avhandling lånar den optimerade B-Spline-banegenereringen från FUEL och implementerar den i GLocal. För att göra detta modifierades den ursprungliga kostnadsfunktionen som definierades av GLocal för varje utforskningspunkt och de resulterande samplen användes för att välja de initiala kontrollpunkterna för B-Spline. Dessutom utökade vi den underliggande tillståndsmaskinen som styr hela algoritmen och vi reviderade den ursprungliga logiken för omplanering. Det presenterade systemet utvärderas i olika simulerade miljöer, vilket visar fördelarna och nackdelarna med denna metod. Dessa utvärderingar visar på förbättrad prestanda för tillståndsuppskattning och absolut observerad volym, om än på bekostnad av längre färdvägar i stora och komplexa miljöer.