The smart grid offers a new infrastructure for the management of energy demand and generation towards a sustainable future. Accordingly, there is the objective to provide consumers with a response capacity to stimuli of the electricity market, and at the same time, to efficiently manage the generation system which tends to a diversification of the generators and the energy sources. For that purpose, this thesis is first focused on providing to consumers methods for managing their energy consumption and then reducing costs according to their production activities. Next, this thesis focuses on electricity generation, tackling the problem of how to share out energy production among a set of distributed generators using self-organisation. Finally, it tackles the problem of planning the placement of new generators suing meta-heuristics. / La xarxa elèctrica intel·ligent ofereix una nova infraestructura per a la gestió de la demanda i generació d'electricitat cap a un futur més sostenible. En aquest sentit, hi ha l'objectiu de proveir els consumidors de capacitat de reacció davant d'estímuls del mercat elèctric i, al mateix temps, gestionar de forma eficient un sistema de generació que tendeix cap a una diversificació. Amb aquest objectiu, aquesta tesi primer es centra a desenvolupar mètodes perquè els consumidors puguin gestionar els seus consums i així també reduir-ne els costos d'acord amb les seves activitats de producció. Posteriorment, la tesi es centra en la generació elèctrica abordant el problema de com repartir la producció d'energia d'entre un conjunt de generadors distribuïts utilitzant mètodes auto-organitzatius. Finalment, s'aborda la planificació de nous generadors utilitzant mètodes metaheurístics.

La detección de peatones es clave para muchas aplicaciones como asistencia al conductor, video vigilancia o multimedia. Los mejores detectores se basan en clasificadores basados en modelos de apariencia entrenados con ejemplos anotados. Sin embargo, el proceso de anotación es una tarea intensiva y subjetiva cuando es llevada a cabo por personas. Por ello, vale la pena minimizar la intervención humana en dicha tarea mediante el uso de herramientas computacionales como los mundos virtuales porque con ellos podemos obtener anotaciones variadas y precisas de forma rápida. Sin embargo, el uso de este tipo de datos genera la siguiente pregunta: ¿Es posible que un modelo de apariencia entrenado en un mundo virtual pueda funcionar de manera satisfactoria en el mundo real? Para responder esta pregunta, hemos realizado diferentes experimentos que sugieren que los clasificadores entrenados en el mundo virtual pueden ofrecer buenos resultados al aplicarse en ambientes del mundo real. Sin embargo, también se encontró que en algunos casos estos clasificadores se pueden ver afectados por el problema conocido como el cambio en la naturaleza de los datos, igual que ocurre con los clasificadores entrenados en el mundo real. En consecuencia, hemos diseñado un sistema de adaptación de dominio, V-AYLA, en el que hemos probado diferentes técnicas para recoger unos pocos ejemplos del mundo real y combinarlos con una gran cantidad de ejemplos del mundo virtual para entrenar un detector de peatones adaptado. V-AYLA ofrece la misma precisión de detección que un detector entrenado con anotaciones manuales y probado con imágenes reales del mismo dominio. Idealmente, nos gustaría que nuestro sistema se adaptase automáticamente sin necesidad de intervenci ón humana. Por ello, a modo de demostración, proponemos utilizar técnicas de adaptación no supervisadas que permitan eliminar completamente la intervención humana del proceso de adaptación. Hasta donde sabemos, este es el primer trabajo que muestra que es posible desarrollar un detector de objetos en el mundo virtual y adaptarlo al mundo real. Finalmente, proponemos una estrategia diferente para evitar el problema del cambio en la naturaleza de los datos que consiste en recoger ejemplos en el mundo real y reentrenar solamente con ellos pero haciéndolo de tal modo que no se tengan que anotar peatones en el mundo real. El resultado de este clasificador es equivalente a otro entrenado con anotaciones obtenidas de forma manual. Los resultados presentados en esta tesis no se limitan a adaptar un detector de peatones virtuales al mundo real, sino que va más allá, mostrando una nueva metodología que permitiría a un sistema adaptarse a cualquier nueva situación y que sienta las bases para la investigación futura en este campo todavía sin explorar. / Pedestrian detection is of paramount interest for many applications, e.g. Advanced Driver Assistance Systems, Surveillance and Media. Most promising pedestrian detectors rely on appearance-based classifiers trained with annotated samples. However, the required annotation step represents an intensive and subjective task when it has to be done by persons. Therefore, it is worth to minimize the human intervention in such a task by using computational tools like realistic virtual worlds, where precise and rich annotations of visual information can be automatically generated. Nevertheless, the use of this kind of data generates the following question: can a pedestrian appearance model learnt with virtual-world data work successfully for pedestrian detection in real- world scenarios?. To answer this question, we conducted different experiments that suggest that classifiers based on virtual-world data can perform well in real-world environments. However, it was also found that in some cases these classifiers can suffer the so called dataset shift problem as real-world based classifiers does. Accordingly, we have designed a domain adaptation framework, V-AYLA, in which we have explored different techniques to collect a few pedestrian samples from the target domain (real world) and combine them with many samples of the source domain (virtual world) in order to train a domain adapted pedestrian classifier. V-AYLA reports the same detection performance as the one obtained by training with human-provided pedestrian annotations and testing with real-world images from the same domain. Ideally, we would like to adapt our system without any human intervention. Therefore, as a first proof of concept we proposed the use of an unsupervised domain adaptation technique that avoids human intervention during the adaptation process. To the best of our knowledge, this is the first work that demonstrates adaptation of virtual and real worlds for developing an object detector. We also assess a different strategy to avoid the dataset shift that consists in collecting real-world samples and retrain with them, but in such a way that no bounding boxes of real-world pedestrians have to be provided. We show that the generated classifier is competitive with respect to the counterpart trained with samples collected by manually annotating pedestrian bounding boxes. The results presented on this Thesis not only end with a proposal for adapting a virtual-world pedestrian detector to the real world, but also it goes further by pointing out a new methodology that would allow the system to adapt to different situations, which we hope will provide the foundations for future research in this unexplored area.

de la tesi doctoralL'objectiu principal del treball realitzat ha sigut el desenvolupar una manera de modelar el procés d'investigació racional (l'evolució de les creences d'un agent racional com a conseqüència de la seva interacció amb l'entorn i dels seus procesos d'inferència), mantenint la idea general del model dels móns possibles i la semàntica de Kripke, però intentant evitar els problemes de l'omnisciència lògica i el raonament ideal. Les contribucions principals del treball són:· S'ha fet un estudi molt detallat sobre les diferents propostes que s'han fet en el tema del tractament formal del problema de l'omnisciència lògica en les lògiques modals de creences. Aquest estudi ressalta les semblances i diferències entre les diverses solucions i mostra fins a quin punt solucionen el problema del raonament ideal.· Com a resultat d'aquest estudi, es suggereix una nova aproximació al problema, basada en el concepte dels móns impossibles. La idea principal és que una situació pot ser percebuda de diferents maneres per diferents agents; així, una situació pot ser descrita de forma subjectiva per cadascun d'ells. A més, en cada situació un agent pot tenir raons per recolzar i/o rebutjar determinats fets. La percepció que un agent té del seu entorn determina les seves creences en aquella situació. Aquestes són les idees bàsiques del concepte de situacions subjectives proposat a la tesi.· S'ha determinat quines són les activitats bàsiques que poden modificar les creences d'un agent racional (realització de deduccions, plantejament de dubtes, plantejament de preguntes a l'entorn i rebuda de dades externes). També s'ha definit una classe específica d'agents racionals, els investigadors racionals, que realitzen aquestes activitats d'una forma concreta (manipulant fórmules de primer ordre en un arbre de taulers analítics).· Per últim, a la tesi es mostra com l'evolució de les creences dels investigadors racionals, causada per la seva anàlisi dinàmica multi-dimensional, pot ser modelitzada formalment dins del marc de les situacions subjectives. Això es fa utilitzant les situacions concebibles, que corresponen a aquells escenaris que l'agent pot considerar, independenment de la seva possible parcialitat o inconsistència. L'evolució de les creences d'un agent es modelitza amb la generació d'una seqüència de relacions d'accessibilitat, en la que, després de cada pas d'anàlisi de les creences, van canviant les situacions concebibles considerades com a alternatives viables per l'agent. / of the PhD thesisThe main aim of this work has been to develop a way to model the process of rational inquiry (the evolution of a rational agent's set of beliefs over time as a consequence of its interaction with the world and its internal inferential processes), keeping the general idea of the possible worlds model and the Kripke semantics but trying to avoid the problems of logical omniscience and perfect reasoning. The actual contributions of the work described in the thesis are the following:· An extensive survey of the state of the art has been made, in which the most relevant approaches that have been proposed to solve the problems of logical omniscience and perfect reasoning are presented. This review focuses on the similarities and differences between the various solutions and shows to which degree they provide a framework in which it is possible to model non-ideal reasoners.· As a result of this study, an impossible-worlds based framework in which logical omniscience is avoided is suggested. The main idea of this proposal is that a situation may be perceived in different ways by different agents; thus, a situation may be described subjectively by each of them. Furthermore, in each situation an agent may have reasons to suport and/or reject certain facts. The perception that an agent has of a situation will determine its beliefs in that situation. These are the basic ideas underlying the subjective situations described in the dissertation.· It has been determined which are the basic activities that may modify the set of beliefs of a rational agents (performing deductions, posing doubts, making questions to the environment and receiving external data). A specific class of rational agents, called rational inquirers, is also defined. These agents perform their doxastic activities in a concrete way, which is based in the manipulation of first-order formulae contained in an analytic tableaux tree. · Finally, in the dissertation it is shown how the evolution of the beliefs of the rational inquirers, caused by their dynamic multi-dimensional analysis, may be formally modelled in the subjective situations framework. This modelling is performed using conceivable situations, which correspond to those scenarios that may be considered by the modelled agent, irrespective of their possible partiality or inconsistency. The evolution of the beliefs of an agent is modelled with the generation of a sequence of accessibility relations in which, after each step of belief analysis, the situations that are considered as viable by the agent change in an appropriate way.

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i Università degli Studi di Genova / Human Activity Recognition (HAR) is a multidisciplinary research field that aims to gather data regarding people's behavior and their interaction with the environment in order to deliver valuable context-aware information. It has nowadays contributed to develop human-centered areas of study such as Ambient Intelligence and Ambient Assisted Living, which concentrate on the improvement of people's Quality of Life. The first stage to accomplish HAR requires to make observations from ambient or wearable sensor technologies. However, in the second case, the search for pervasive, unobtrusive, low-powered, and low-cost devices for achieving this challenging task still has not been fully addressed. In this thesis, we explore the use of smartphones as an alternative approach for performing the identification of physical activities. These self-contained devices, which are widely available in the market, are provided with embedded sensors, powerful computing capabilities and wireless communication technologies that make them highly suitable for this application. This work presents a series of contributions regarding the development of HAR systems with smartphones. In the first place we propose a fully operational system that recognizes in real-time six physical activities while also takes into account the effects of postural transitions that may occur between them. For achieving this, we cover some research topics from signal processing and feature selection of inertial data, to Machine Learning approaches for classification. We employ two sensors (the accelerometer and the gyroscope) for collecting inertial data. Their raw signals are the input of the system and are conditioned through filtering in order to reduce noise and allow the extraction of informative activity features. We also emphasize on the study of Support Vector Machines (SVMs), which are one of the state-of-the-art Machine Learning techniques for classification, and reformulate various of the standard multiclass linear and non-linear methods to find the best trade off between recognition performance, computational costs and energy requirements, which are essential aspects in battery-operated devices such as smartphones. In particular, we propose two multiclass SVMs for activity classification:one linear algorithm which allows to control over dimensionality reduction and system accuracy; and also a non-linear hardware-friendly algorithm that only uses fixed-point arithmetic in the prediction phase and enables a model complexity reduction while maintaining the system performance. The efficiency of the proposed system is verified through extensive experimentation over a HAR dataset which we have generated and made publicly available. It is composed of inertial data collected from a group of 30 participants which performed a set of common daily activities while carrying a smartphone as a wearable device. The results achieved in this research show that it is possible to perform HAR in real-time with a precision near 97\% with smartphones. In this way, we can employ the proposed methodology in several higher-level applications that require HAR such as ambulatory monitoring of the disabled and the elderly during periods above five days without the need of a battery recharge. Moreover, the proposed algorithms can be adapted to other commercial wearable devices recently introduced in the market (e.g. smartwatches, phablets, and glasses). This will open up new opportunities for developing practical and innovative HAR applications. / El Reconocimiento de Actividades Humanas (RAH) es un campo de investigación multidisciplinario que busca recopilar información sobre el comportamiento de las personas y su interacción con el entorno con el propósito de ofrecer información contextual de alta significancia sobre las acciones que ellas realizan. Recientemente, el RAH ha contribuido en el desarrollo de áreas de estudio enfocadas a la mejora de la calidad de vida del hombre tales como: la inteligència ambiental (Ambient Intelligence) y la vida cotidiana asistida por el entorno para personas dependientes (Ambient Assisted Living). El primer paso para conseguir el RAH consiste en realizar observaciones mediante el uso de sensores fijos localizados en el ambiente, o bien portátiles incorporados de forma vestible en el cuerpo humano. Sin embargo, para el segundo caso, aún se dificulta encontrar dispositivos poco invasivos, de bajo consumo energético, que permitan ser llevados a cualquier lugar, y de bajo costo. En esta tesis, nosotros exploramos el uso de teléfonos móviles inteligentes (Smartphones) como una alternativa para el RAH. Estos dispositivos, de uso cotidiano y fácilmente asequibles en el mercado, están dotados de sensores embebidos, potentes capacidades de cómputo y diversas tecnologías de comunicación inalámbrica que los hacen apropiados para esta aplicación. Nuestro trabajo presenta una serie de contribuciones en relación al desarrollo de sistemas para el RAH con Smartphones. En primera instancia proponemos un sistema que permite la detección de seis actividades físicas en tiempo real y que, además, tiene en cuenta las transiciones posturales que puedan ocurrir entre ellas. Con este fin, hemos contribuido en distintos ámbitos que van desde el procesamiento de señales y la selección de características, hasta algoritmos de Aprendizaje Automático (AA). Nosotros utilizamos dos sensores inerciales (el acelerómetro y el giroscopio) para la captura de las señales de movimiento de los usuarios. Estas han de ser procesadas a través de técnicas de filtrado para la reducción de ruido, segmentación y obtención de características relevantes en la detección de actividad. También hacemos énfasis en el estudio de Máquinas de soporte vectorial (MSV) que son uno de los algoritmos de AA más usados en la actualidad. Para ello reformulamos varios de sus métodos estándar (lineales y no lineales) con el propósito de encontrar la mejor combinación de variables que garanticen un buen desempeño del sistema en cuanto a precisión, coste computacional y requerimientos de energía, los cuales son aspectos esenciales en dispositivos portátiles con suministro de energía mediante baterías. En concreto, proponemos dos MSV multiclase para la clasificación de actividad: un algoritmo lineal que permite el balance entre la reducción de la dimensionalidad y la precisión del sistema; y asimismo presentamos un algoritmo no lineal conveniente para dispositivos con limitaciones de hardware que solo utiliza aritmética de punto fijo en la fase de predicción y que permite reducir la complejidad del modelo de aprendizaje mientras mantiene el rendimiento del sistema. La eficacia del sistema propuesto es verificada a través de una experimentación extensiva sobre la base de datos RAH que hemos generado y hecho pública en la red. Esta contiene la información inercial obtenida de un grupo de 30 participantes que realizaron una serie de actividades de la vida cotidiana en un ambiente controlado mientras tenían sujeto a su cintura un smartphone que capturaba su movimiento. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran que es posible realizar el RAH en tiempo real con una precisión cercana al 97%. De esta manera, podemos emplear la metodología propuesta en aplicaciones de alto nivel que requieran el RAH tales como monitorizaciones ambulatorias para personas dependientes (ej. ancianos o discapacitados) durante periodos mayores a cinco días sin la necesidad de recarga de baterías.

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

No description available.

This thesis deals with the simultaneous detection and segmentation for generic objects in images. The proposed approach is based on building a dictionary of patches, which defines the object and allows the extraction of the detection and segmentation features used to train the classifier. Moreover, we include in the boosting training the ability of crossing information between detection and segmentation with the aim that good detections may help to better segment and vice versa. We adapt also the detection proposal to deal with specific problems of object recognition in medical and astronomical images. This point stresses one of the objectives of this thesis; proposing a generic approach able to deal with objects of a very different nature / En aquesta tesi s'estudia la detecció i segmentació simultània d'objectes genèrics en imatges. La proposta està basada en un diccionari de parts de l'objecte que el defineixen i, alhora, ens permet extreure les característiques de detecció i segmentació per entrenar el classificador. A més, dins l'entrenament del classificador s'inclou la possibilitat de creuar informació entre la detecció i la segmentació, de tal manera que una bona detecció pugui ajudar a segmentar i viceversa. L'algorisme s'ha validat adaptant-lo al reconeixement d'objectes en imatge mèdica i imatge astronòmica. Aquest punt reforça el principal objectiu de la tesi: proposar un sistema genèric capaç de tractar amb objectes de qualsevol tipus de naturalesa

This thesis deals with the segmentation of brain magnetic resonance imaging applied to multiple sclerosis patients. This disease is characterised by the presence of white matter lesions in this image modality. After a thorough analysis of the state-of-the-art on this topic, pointing out the importance of prior knowledge, and a subsequent review of atlas-based segmentation of brain imaging, we propose two different multiple sclerosis lesion segmentation pipelines based on the conclusions of these studies. The first one provides an initial tissue classification using a modified expectation-maximisation algorithm, which is later on refined with a lesion segmentation step based on thresholding and a regionwise false positive reduction approach. The second one focuses only on the segmentation of lesions and uses an ensemble classifier alongside a rich feature pool including image intensities, probabilistic atlas maps, an outlier map and contextual information. Both approaches are tested against a novel database comprising imaging data from three different hospitals with a variable lesion load per case. The evaluation, carried out in a quantitative and qualitative manner, includes a comparison and uses several metrics for detection and segmentation. The analysis of the results points out a better performance relative to state-of-the-art approaches, with a clear improvement on the first pipeline in terms of detection, and a clear improvement on the second pipeline in terms of segmentation / Aquesta tesi es centra en la segmentació de imatges de ressonància magnètica del cervell aplicada a pacients d'esclerosi múltiple. Aquesta malaltia es caracteritza per l'aparició de lesions de matèria blanca, visibles en aquesta modalitat d'imatge. Després d'un anàlisi exhaustiu de l'estat de l'art en aquest tòpic, remarcant la importància de la informació prèvia, i també de la segmentació basada en atles del cervell, proposem dues estratègies diferents per a la segmentació de lesions basades en les conclusions d'ambdós estudis. La primera proporciona una classificació inicial dels teixits mitjançant una extensió de l'algorisme d'esperança-maximització, que es refina posteriorment amb un procés de segmentació de les lesions basat en una binarització inicial i una conseqüent estratègia de reducció de falsos positius a nivell de regió. La segona proposta es focalitza bàsicament en la segmentació de lesions i utilitza una combinació de classificadors febles entrenats amb un ric conjunt de característiques que inclou imatges d'intensitat, mapes probabilístics provinents d'un atles, un mapa d'intensitats atípiques i informació contextual. Ambdues estratègies han estat provades amb una nova base de dades formada per imatges de tres hospitals diferents amb diferent càrrega lesional per cas. L'avaluació d'aquestes proves, que s'ha dut a terme de forma quantitativa i qualitativa, inclou una comparativa i utilitza diferents mètriques de detecció i segmentació. L'anàlisi d'aquests resultats apunta a un millor rendiment relatiu a l'estat de l'art actual, amb una millor detecció per part de la primera estratègia i una millor segmentació per part de la segona

This thesis develops general solutions to two open problems of robot kinematics: the exhaustive computation of the singularity set of a manipulator, and the synthesis of singularity-free paths between given configurations. Obtaining proper solutions to these problems is crucial, because singularities generally pose problems to the normal operation of a robot and, thus, they should be taken into account before the actual construction of a prototype. The ability to compute the whole singularity set also provides rich information on the global motion capabilities of a manipulator. The projections onto the task and joint spaces delimit the working regions in such spaces, may inform on the various assembly modes of the manipulator, and highlight areas where control or dexterity losses can arise, among other anomalous behaviour. These projections also supply a fair view of the feasible movements of the system, but do not reveal all possible singularity-free motions. Automatic motion planners allowing to circumvent problematic singularities should thus be devised to assist the design and programming stages of a manipulator. The key role played by singular configurations has been thoroughly known for several years, but existing methods for singularity computation or avoidance still concentrate on specific classes of manipulators. The absence of methods able to tackle these problems on a sufficiently large class of manipulators is problematic because it hinders the analysis of more complex manipulators or the development of new robot topologies. A main reason for this absence has been the lack of computational tools suitable to the underlying mathematics that such problems conceal. However, recent advances in the field of numerical methods for polynomial system solving now permit to confront these issues with a very general intention in mind. The purpose of this thesis is to take advantage of this progress and to propose general robust methods for the computation and avoidance of singularities on non-redundant manipulators of arbitrary architecture. Overall, the work seeks to contribute to the general understanding on how the motions of complex multibody systems can be predicted, planned, or controlled in an efficient and reliable way. / Aquesta tesi desenvolupa solucions generals per dos problemes oberts de la cinemàtica de robots: el càlcul exhaustiu del conjunt singular d'un manipulador, i la síntesi de camins lliures de singularitats entre configuracions donades. Obtenir solucions adequades per aquests problemes és crucial, ja que les singularitats plantegen problemes al funcionament normal del robot i, per tant, haurien de ser completament identificades abans de la construcció d'un prototipus. La habilitat de computar tot el conjunt singular també proporciona informació rica sobre les capacitats globals de moviment d'un manipulador. Les projeccions cap a l'espai de tasques o d'articulacions delimiten les regions de treball en aquests espais, poden informar sobre les diferents maneres de muntar el manipulador, i remarquen les àrees on poden sorgir pèrdues de control o destresa, entre d'altres comportaments anòmals. Aquestes projeccions també proporcionen una imatge fidel dels moviments factibles del sistema, però no revelen tots els possibles moviments lliures de singularitats. Planificadors de moviment automàtics que permetin evitar les singularitats problemàtiques haurien de ser ideats per tal d'assistir les etapes de disseny i programació d'un manipulador. El paper clau que juguen les configuracions singulars ha estat àmpliament conegut durant anys, però els mètodes existents pel càlcul o evitació de singularitats encara es concentren en classes específiques de manipuladors. L'absència de mètodes capaços de tractar aquests problemes en una classe suficientment gran de manipuladors és problemàtica, ja que dificulta l'anàlisi de manipuladors més complexes o el desenvolupament de noves topologies de robots. Una raó principal d'aquesta absència ha estat la manca d'eines computacionals adequades a les matemàtiques subjacents que aquests problemes amaguen. No obstant, avenços recents en el camp de mètodes numèrics per la solució de sistemes polinòmics permeten ara enfrontar-se a aquests temes amb una intenció molt general en ment. El propòsit d'aquesta tesi és aprofitar aquest progrés i proposar mètodes robustos i generals pel càlcul i evitació de singularitats per manipuladors no redundants d'arquitectura arbitrària. En global, el treball busca contribuir a la comprensió general sobre com els moviments de sistemes multicos complexos es poden predir, planificar o controlar d'una manera eficient i segura

Aquesta memòria s'ha escrit amb l'ànim d'exposar els punts de vista i els resultats nous que l'autor ha pogut obtenir. No s'hi troba, per tant, una descripció detallada de tots els temes que conformen la teoria dels operadors de T-indistingibilitat, el Raonament Aproximat ni, per descomptat, la Lògica Difusa. S'ha glossat només els aspectes necessaris per fer la memòria autocontinguda, i s'ha reforçat l'exposició amb un conjunt ampli de referències bibliogràfiques. L'excel·lència de moltes d'elles fa absolutament innecesari i pretenciós l'intent de l'autor de reescriure sobre els mateixos temes amb l'ànim de fer-los entenedors.La memòria està dividida en dues parts: 1) Operadors de T-indistingibilitat (Capítols 1, 2 i 3)2) Aplicacions al Raonament Aproximat (Capítols 4 i 5)En la primera part s'estudia qüestions relatives a l'estructura dels operadors de T-indistingibilitat.El Capítol 1 tracta dels aspectes previs: les t-normes i, sobre tot, les seves quasi-inverses. Són les operacions bàsiques sobre les que es construeixen els operadors de T-indistingibilitat.En el Capítol 2 s'estudia l'estructura del conjunt HE dels generadors d'una T-indistingibilitat E, des del punt de vista reticular i dimensional. Finalment, el Capítol 3 està dedicat als morfismes entre operadors de T-indistingibilitat i a l'estructura dual.A la segona part es proposa un principi general de Raonament Aproximat que es basa en els operadors de T-indistingibilitat. En el Capítol 4, s'analitza les diferents formes de CRI a través d'aquest principi, i es proposa nous mecanismes d'inferència diferents de CRI (Operador Natural d'Inferència), mentre que en el Capítol 5 s'estudia l'estructura dels nous mecanismes introduïts i el seu comportament en interpolació, en presència de múltiples regles.Cada capítol s'encapçala amb una introducció en forma de sumari i amb un llistat de les aportacions de la memòria (resultats nous).