Dissertations / Theses on the topic 'Robust model validation'

The main objective of this thesis is to apply ideas and techniques from modern control theory, especially from robust state estimation and model validation, to various important problems in computer vision. Robust model validation is used in texture recognition where new approaches for classifying texture samples and segmenting textured images are developed. Also, a new model validation approach to motion primitive recognition is demonstrated by considering the motion segmentation problem for a mobile wheeled robot. A new approach to image inpainting based on robust state estimation is proposed where the implementation presented here concerns with recovering corrupted frames in video sequences. Another application addressed in this thesis based on robust state estimation is video-based tracking. A new tracking system is proposed to follow connected regions in video frames representing the objects in consideration. The system accommodates tracking multiple objects and is designed to be robust towards occlusions. To demonstrate the performance of the proposed solutions, examples are provided where the developed methods are applied to various gray-scale images, colored images, gray-scale videos and colored videos. In addition, a new algorithm is introduced for motion estimation via inverse polynomial interpolation. Motion estimation plays a primary role within the video-based tracking system proposed in this thesis. The proposed motion estimation algorithm is also applied to medical image sequences. Motion estimation results presented in this thesis include pairs of images from a echocardiography video and a robot-assisted surgery video.

Limitations of Capital Asset Pricing Model (CAPM) continue to present inconsistent empirical results despite its rm mathematical foundations provided in recent studies. In this thesis, we examine how estimation errors of the CAPM could be minimized using the cross-validation technique, a concept that is widely applied in machine learning (CV-CAPM). We apply our approach to test the assumption of CAPM as a well-diversified portfolio model with data from S&P500 and Dow Jones Industrial Average (DJIA). Our results from the CV-CAPM validate that both S&P500 and DJIA are well-diversified market indices with statistically insignificant variation in unsystematic risks during and after the 2007 financial crisis. Furthermore, the CV-CAPM provides the smallest root mean square errors and mean absolute deviations compared to the traditional CAPM.

En statistiques, il est fréquent d'avoir à choisir entre plusieurs estimateurs (sélection d'estimateurs) ou à les combiner. Cela permet notamment d'adapter la complexité d'un modèle statistique en fonction des données (compromis biais-variance). Pour les problèmes de minimisation de risque, une méthode simple et générale, la validation ou hold-out, consiste à consacrer une partie de l'échantillon à l'estimation du risque des estimateurs, dans le but de choisir celui de risque minimal. Cette procédure nécessite de choisir arbitrairement un sous-échantillon "de validation". Afin de réduire l'influence de ce choix, il est possible d'agréger plusieurs estimateurs hold-out en les moyennant (Agrégation d'hold-out). Dans cette thèse, le hold-out et l'agrégation d'hold-out sont étudiés dans différents cadres. Dans un premier temps, les garanties théoriques sur le hold-out sont étendues à des cas où le risque n'est pas borné: les méthodes à noyaux et la régression linéaire parcimonieuse. Dans un deuxième temps, une étude précise du risque de ces méthodes est menée dans un cadre particulier: l'estimation de densité L² par des séries de Fourier. Il est démontré que l'agrégation de hold-out peut faire mieux que le meilleur des estimateurs qu'elle agrège, ce qui est impossible pour une méthode qui, comme le hold-out ou la validation croisée, sélectionne un seul estimateur
In statistics, it is often necessary to choose between different estimators (estimator selection) or to combine them (agregation). For risk-minimization problems, a simple method, called hold-out or validation, is to leave out some of the data, using it to estimate the risk of the estimators, in order to select the estimator with minimal risk. This method requires the statistician to arbitrarily select a subset of the data to form the "validation sample". The influence of this choice can be reduced by averaging several hold-out estimators (Aggregated hold-out, Agghoo). In this thesis, the hold-out and Agghoo are studied in various settings. First, theoretical guarantees for the hold-out (and Agghoo) are extended to two settings where the risk is unbounded: kernel methods and sparse linear regression. Secondly, a comprehensive analysis of the risk of both methods is carried out in a particular case: least-squares density estimation using Fourier series. It is proved that aggregated hold-out can perform better than the best estimator in the given collection, something that is clearly impossible for a procedure, such as hold-out or cross-validation, which selects only one estimator

L'identification des systèmes dynamiques complexes reste une préoccupation lorsque les erreurs de prédictions contiennent des outliers d'innovation. Ils ont pour effet de détériorer le modèle estimé, si le critère d'estimation est mal choisi et mal adapté. Cela a pour conséquences de contaminer la distribution de ces erreurs, laquelle présente des queues épaisses et s'écarte de la distribution normale. Pour résoudre ce problème, il existe une classe d'estimateurs, dits robustes, moins sensibles aux outliers, qui traitent d'une manière plus « douce » la transition entre résidus de niveaux très différents. Les M-estimateurs de Huber font partie de cette classe. Ils sont associés à un mélange des normes L2 et L1, liés à un modèle de distribution gaussienne perturbée, dit gross error model. A partir de ce cadre formel, nous proposons dans cette thèse, un ensemble d'outils d'estimation et de validation de modèles paramétriques linéaires et pseudo-linéaires boîte-noires, avec extension de l'intervalle de bruit dans les petites valeurs de la constante d'accord de la norme de Huber. Nous présentons ainsi les propriétés de convergence du critère d'estimation et de l'estimateur robuste. Nous montrons que l'extension de l'intervalle de bruit réduit la sensibilité du biais de l'estimateur et améliore la robustesse aux points de levage. Pour un type de modèle pseudo-linéaire, il est présenté un nouveau contexte dit L-FTE, avec une nouvelle méthode de détermination de L, dans le but d'établir les linéarisations du gradient et du Hessien du critère d'estimation, ainsi que de la matrice de covariance asymptotique de l'estimateur. De ces relations, une version robuste du critère de validation FPE est établie et nous proposons un nouvel outil d'aide au choix de modèle estimé. Des expérimentations sur des processus simulés et réels sont présentées et analysées.L'identification des systèmes dynamiques complexes reste une préoccupation lorsque les erreurs de prédictions contiennent des outliers d'innovation. Ils ont pour effet de détériorer le modèle estimé, si le critère d'estimation est mal choisi et mal adapté. Cela a pour conséquences de contaminer la distribution de ces erreurs, laquelle présente des queues épaisses et s'écarte de la distribution normale. Pour résoudre ce problème, il existe une classe d'estimateurs, dits robustes, moins sensibles aux outliers, qui traitent d'une manière plus « douce » la transition entre résidus de niveaux très différents. Les M-estimateurs de Huber font partie de cette classe. Ils sont associés à un mélange des normes L2 et L1, liés à un modèle de distribution gaussienne perturbée, dit gross error model. A partir de ce cadre formel, nous proposons dans cette thèse, un ensemble d'outils d'estimation et de validation de modèles paramétriques linéaires et pseudo-linéaires boîte-noires, avec extension de l'intervalle de bruit dans les petites valeurs de la constante d'accord de la norme de Huber. Nous présentons ainsi les propriétés de convergence du critère d'estimation et de l'estimateur robuste. Nous montrons que l'extension de l'intervalle de bruit réduit la sensibilité du biais de l'estimateur et améliore la robustesse aux points de levage. Pour un type de modèle pseudo-linéaire, il est présenté un nouveau contexte dit L-FTE, avec une nouvelle méthode de détermination de L, dans le but d'établir les linéarisations du gradient et du Hessien du critère d'estimation, ainsi que de la matrice de covariance asymptotique de l'estimateur. De ces relations, une version robuste du critère de validation FPE est établie et nous proposons un nouvel outil d'aide au choix de modèle estimé. Des expérimentations sur des processus simulés et réels sont présentées et analysées
Complex dynamic systems identification remains a concern when prediction errors contain innovation outliers. They have the effect to damage the estimated model if the estimation criterion is badly chosen and badly adapted. The consequence is the contamination of the distribution of these errors; this distribution presents heavy tails and deviates of the normal distribution. To solve this problem, there is a robust estimator's class, less sensitive to the outliers, which treat the transition between residuals of very different levels in a softer way. The Huber's M-estimators belong to this class. They are associated to a mixed L2 - L1 norm, related to a disturbed Gaussian distribution model, namely gross error model. From this formal context, in this thesis we propose a set of estimation and validation tools of black-box linear and pseudo-linear models, with extension of the noise interval to low values of the tuning constant in the Huber's norm. We present the convergence properties of the robust estimation criterion and the robust estimator. We show that the extension of the noise interval reduces the sensitivity of the bias of the estimator and improves the robustness to the leverage points. Moreover, for a pseudo-linear model structure, we present a new context, named L-FTE, with a new method to determine L, in order to linearize the gradient and the Hessien of estimation criterion and the asymptotic covariance matrix of the estimator. From these expressions, a robust version of the FPE validation criterion is established and we propose a new decisional tool for the estimated model choice. Experiments on simulated and real systems are presented and analyzed

A validação de modelos lineares é uma etapa importante em um projeto de Identificação de Sistemas, pois a escolha correta do modelo para representar a maior parte da dinâmica do processo, dentro de um número finito de técnicas de identificação e em torno de um ponto de operação, permite o sucesso no desenvolvimento de controladores preditivos e de controladores robustos. Por tal razão, o objetivo principal desta Tese é o desenvolvimento de um método de validação de modelos lineares, tendo como ferramentas de avaliação os métodos estatísticos, avaliações dinâmicas e análise da robustez do modelo. O componente principal do sistema de validação de modelos lineares proposto é o desenvolvimento de um sistema fuzzy para análise dos resultados obtidos pelas ferramentas utilizadas na etapa de validação. O projeto de Identificação de Sistemas é baseado em dados reais de operação de uma Planta-Piloto de Neutralização de pH, localizada no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da USP. Para verificar o resultado da validação, todos os modelos são testados em um controlador preditivo do tipo QDMC (Quadratic Dynamic Matrix Control) para seguir uma trajetória de referência. Os critérios utilizados para avaliar o desempenho do controlador QDMC, para cada modelo utilizado, foram a velocidade de resposta do controlador e o índice da mínima variabilidade da variável de processo. Os resultados mostram que a confiabilidade do sistema de validação projetado para malhas com baixa e alta não-linearidade em um processo real, foram de 85,71% e 50%, respectivamente, com relação aos índices de desempenho obtidos pelo controlador QDMC.
Linear model validation is the most important stage in System Identification Project because, the model correct selection to represent the most of process dynamic allows the success in the development of predictive and robust controllers, within identification technique finite number and around the operation point. For this reason, the development of linear model validation methods is the main objective in this Thesis, taking as a tools of assessing the statistical, dynamic and robustness methods. Fuzzy system is the main component of model linear validation system proposed to analyze the results obtained by the tools used in validation stage. System Identification project is performed through operation real data of a pH neutralization pilot plant, located at the Industrial Process Control Laboratory, IPCL, of the Escola Politécnica of the University of São Paulo, Brazil. In order to verify the validation results, all modes are used in QDMC type predictive controller, to follow a set point tracking. The criterions used to assess the QDMC controller performance were the speed response and the process variable minimum variance index, for each model used. The results show that the validation system reliability were 85.71% and 50% projected for low and high non-linearity in a real process, respectively, linking to the performance indexes obtained by the QDMC controller.

Cette thèse traite de la commande pour le suivi de position des Robots Parallèles à Câbles (RPCs) dans le cadre du projet Hephaestus (projet européen H2020). L'objectif principal de ce projet est de développer une solution robotique pour l'installation de modules de panneaux vitrés sur les façades de bâtiments. Une exigence primordiale est que le RPC fonctionne en toute sécurité à proximité des contraintes du modèle mathématique du système. Il a été observé que les stratégies de l'état de l'art de commande ne répondent pas à cette exigence car elles ne sont pas en mesure de considérer les contraintes du système comme faisant partie intégrante du contrôleur principal.La commande prédictive étant l'une des rares stratégies de commande capable de gérer explicitement les contraintes du système, cette thèse se concentre sur la conception et l'analyse de schémas de commande prédictive pour la poursuite de trajectoire des RPC. Deux approches sont donc proposées : une commande prédictive linéaire (CPL) et une commande prédictive non linéaire (CPNL).La CPL proposée est basée sur une approximation linéaire du modèle dynamique des RPCs. Les tests expérimentaux ont prouvé que la CPL peut fonctionner en toute sécurité près des contraintes du système. Cette capacité est validée en appliquant une trajectoire désirée qui ne peut être effectuée sans violer les limites de tensions des câbles. Dans ce cas, la CPL proposée est capable d'effectuer un suivi de trajectoire le mieux possible tout en satisfaisant les limites de tensions dans les câbles. En revanche, les schémas existants ne sont pas capables de répondre convenablement dans de telles conditions. La comparaison de comportement entre la CPL linéaire proposée et une commande de l'état de l'art permet de conclure que la capacité à fonctionner à proximité des contraintes du système représente un résultat important lié à la sécurité de fonctionnement des RPC.Néanmoins, il a été noté que la CPL peut être sensible à des non-linéarités significatives. La précision de suivi en position peut notamment se dégrader le long de trajectoires présentant des vitesses relativement élevées. En conséquence, une CPNL capable de prendre en compte les non-linéarités du système est proposée. Contrairement à son homologue linéaire, la stabilité du système en boucle fermée résultant a pu être analysée. Des détails sur sa mise en œuvre numérique sont présentés et l'amélioration des performances est validée par des simulations.Outre la conception de commandes prédictives, cette thèse présente également des contributions liées au modèle cinématique des RPC et à la commande des tensions des câbles. Un algorithme de résolution du modèle géométrique direct prenant en compte la cinématique des poulies est proposé. Une expression explicite de la cinématique a permis la mise en œuvre d'une solution numérique basée sur une méthode de moindres carrés non linéaire. Ses capacités de convergence ont été évaluées expérimentalement et numériquement.Les algorithmes et schémas de commande proposés dans cette thèse ont été implémentés dans un logiciel industriel, ce qui démontre l'applicabilité potentielle des solutions proposées dans des applications commerciales
This thesis addresses the position tracking control of Cable-Driven Parallel Robot (CDPR) within the framework of the European H2020 project named Hephaestus. The main goal of this project is to develop a robotic solution for the installation of curtain wall modules on building facades. An essential requirement is that the CDPR should safely operate close to the system constraints. It was observed that state-of-the-art control schemes do not cope with this requirement. The control strategies used in the design of such schemes are not able to consider system constraints as an integral part of the main controller.Since Model Predictive Control (MPC) is one of the few control strategies able to explicitly handle the system constraints, this thesis is focused on the design and analysis of MPC schemes for position tracking of CDPRs. Two approaches are then proposed: a linear MPC and a nonlinear MPC (NMPC).The proposed linear MPC is based on a linear approximation of the CDPR dynamic model. The Experimental tests proved that the linear MPC may safely operate close to system constraints. This capability is validated by applying a desired trajectory that cannot be performed without violating the cable tension limits. In this case, the proposed linear MPC scheme is able to perform a trajectory tracking as best as possible while satisfying the cable tension bounds. Conversely, state-of-the-art control schemes are not able to suitably respond under such conditions. Comparing the behavior obtained with the proposed linear MPC and a state-of-the-art control scheme, one may conclude that the capability to operate close to the system constraints represents an important result related to the safety of the operation of CDPRs.Nevertheless, it was noted that the proposed linear MPC may be sensitive to increased nonlinearities. The precision of positioning tracking may be deteriorated for trajectories presenting relatively high velocities. Accordingly, an NMPC able to consider the system nonlinearities is proposed. In contrast to its linear counterpart, the stability of the resulting closed-loop system could be analyzed. Details on its numerical implementation are presented and the improved performance is validated through simulations.In addition to the design of MPC control schemes, this thesis also presents contributions related to the kinematic model of CDPRs and the control of cable tensions. A Forward Kinematic (FK) algorithm considering the pulley kinematics is proposed. An explicit expression for the differential kinematics enabled the implementation of a numerical solution of the nonlinear least-squares system representing the FK problem. Its convergence capabilities are evaluated experimentally and numerically.It is worth noting that the algorithms and control schemes proposed in this thesis were implemented in an industrial software, which demonstrates the applicability of the proposed solutions in commercial applications

The learning using privileged information paradigm has allowed support vector machine models to incorporate privileged information, variables available in the training set but not in the test set, to improve predictive ability. The consequent introduction of the knowledge transfer method has enabled a practical application of support vector machine models utilizing privileged information. This thesis describes a modified knowledge transfer method inspired by cross-validation, which unlike the current standard knowledge transfer method does not create the knowledge transfer function and the approximated privileged features used in the support vector machines on the same observations. The modified method, the robust knowledge transfer, is described and evaluated versus the standard knowledge transfer method and is shown to be able to improve the predictive performance of the support vector machines for both binary classification and regression.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception de la commande de systèmes manufacturiers par des automaticiens au niveau de compétence variable. L’utilisation de PO réelles, soulève des problèmes à la fois théoriques de validation et de vérification de la commande mais aussi de prise en compte du concepteur. Ces problèmes nécessitent une approche prenant en compte la composante humaine du SHM. Les contributions développées dans cette thèse portent sur l’adaptation et la sécurisation de l’installation. Concernant le premier point, il est mis en évidence l’importance pédagogique de travailler sur toute l’installation plutôt que sur une partie. Une approche méthodologique consiste à décomposer fonctionnellement la PO en vue de pouvoir l’adapter au concepteur, tout en conservant la vision globale du système. Concernant le second point, deux approches sont envisagées. La première, hors ligne, repose sur des travaux antérieurs dans le domaine de la synthèse pour l’obtention d’une commande sûre, robuste et sans blocage. La seconde approche, en ligne, utilise un filtre, qui consiste à n’envoyer vers la PO que des commandes validées. La principale difficulté de ce type d’approche réside dans les spécifications du filtre. Une structure de filtre à 2 niveaux, ayant des capacités explicatives, est proposée. Le premier : filtre de validation système permet de sécuriser la PO. Le second : filtre de validation fonctionnel permet de vérifier le respect du cahier des charges. Une approche vérifie formellement que les contraintes sont suffisantes pour éviter toutes détériorations, avant l’implémentation au moyen du model-checker. Deux applications sont présentées
The work presented in this thesis, focuses on the control design by automatic control engineers who can have different levels of competence. The use of real plant can involve control design errors. This raises two original problems; the validation and verification of the control and the requirement to take into the designer. These problems require an approach taking into account the human part. The contributions developed in this thesis focuse on adapting the system to designer knowledge and on the system safety. On the first point, it highlights the educational importance to work on the global system rather than a part. An approach is based on the functional decomposition of the plant to adapt the specifications. This approach helps maintain the global vision of system. On the second point 2 approaches are envisaged to ensure the safety. The first, offline, is based on previous work performed. Supervisory control allows to obtain a sure, robust and without deadlock controller. The second approach, online, uses a filter. This approach allows sending to the plant only validated outputs. The main difficulties of filter lie firstly in its specifications, and secondly in its explanatory capabilities for the designer. A filter structure with 2 levels is proposed. The first one: system validation filter, assuring the plant safety. The second one: functional validation filter enables to verify if specifications are conformed. The proposed approach to ensure that the constraints are properly defined is to formally verify, using the model-checker. The verification procedure determines the sufficient constraints set to avoid deterioration situations. Two applications are presented

Le Conseil Régional de Champagne-Ardenne porte un intérêt particulier aux formations supérieures professionnalisantes en sciences et techniques. Dans ce cadre, il a été proposé de permettre l'utilisation de Systèmes Automatisés de Production (SAP) par des apprenants. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception de la commande de systèmes manufacturiers par des automaticiens au niveau de compétence variable, pouvant aller du novice jusqu'à l'expert. L'utilisation de Parties Opératives (PO) réelles, en particulier de façon distante à travers le web, par des automaticiens, qui sont tous susceptibles de commettre des erreurs de conception, soulève des problèmes originaux à la fois théoriques de validation et de vérification de la commande mais aussi de prise en compte du concepteur. Ces problèmes, que l'on retrouve dans l'industrie, nécessitent une approche de l'automatisation prenant en compte la composante humaine (expert - formateur, concepteur - apprenant) du Système Homme-Machine. Les contributions développées dans cette thèse portent sur l'adaptation du système aux savoirs du concepteur et la sécurisation de l'installation. Concernant le premier point, il est mis en évidence l'importance pédagogique de travailler sur toute l'installation plutôt que sur une partie. Une approche méthodologique est proposée, et consiste à décomposer fonctionnellement la PO en vue de pouvoir adapter le cahier des charges au concepteur, tout en conservant la vision globale du système manufacturier. Concernant le second point, deux approches sont envisagées pour assurer la sécurité de la Partie Opérative. La première, hors ligne, repose sur des travaux antérieurs de l'équipe « SED et Supervision du CReSTIC » dans le domaine de la synthèse par Ramadge et Wonham pour l'obtention d'une commande sûre, robuste et sans blocage. Celle-ci a été adaptée pour assurer d'une part que les modèles de PO et de spécifications sont justes, et d'autre part que la commande proposée respecte le comportement maximum admissible par le système, compte tenu des spécifications du cahier des charges. La seconde approche, en ligne, utilise un filtre, qui consiste à n'envoyer vers la PO que des commandes validées. La principale difficulté de ce type d'approche réside dans les spécifications du filtre, et dans son implémentation. Une structure de filtre à 2 niveaux, ayant des capacités explicatives pour le concepteur, est proposée. Le premier appelé « filtre de validation système » permet de sécuriser la PO et repose sur la spécification de contraintes logiques. Le second appelé « filtre de validation fonctionnel » permet de vérifier le respect du cahier des charges et n'a pas été développé dans cette thèse. Une erreur au niveau de la définition des spécifications de sécurité entraîne une validation de la commande erronée et met ainsi le système en danger. L'approche proposée pour s'assurer que les contraintes sont correctement définies, consiste à vérifier formellement, avant l'implémentation dans l'Automate Programmable Industriel (API), au moyen du model-checker UPPAAL, qu'elles sont nécessaires et suffisantes pour éviter toutes situations de détérioration de l'installation (éléments de PO et produit), et cela en considérant la commande la plus permissive possible. Le filtre de validation système revient à garantir un filtrage « robuste » sécuritaire des commandes. Deux applications du filtre « robuste » de commande sont présentées et permettent de montrer d'une part l'intérêt des concepts, méthodes et outils proposés et d'autre part leur applicabilité. La première concerne un système réel de conditionnement de médicaments. L'approche de sécurisation de la PO et d'adaptation au concepteur est mise en ?uvre. Celle-ci a été testée et son intérêt montré au moyen d'expérimentations menées avec des automaticiens novices et plus expérimentés. La seconde application concerne une simulation de magasin automatisé. Le filtre est utilisé dans ce cas, non pas pour éviter les détériorations, mais pour apporter des explications. Ces exemples mettent aussi en évidence les limites et les perspectives de ces travaux.

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la robotique pour l’analyse de la pathologie des structures pour le bâtiment et travaux publics. La réalisation de relevés photographiques est d’ores et déjà une technique largement utilisée pour faciliter le diagnostic des ouvrages. On cherche dans cette thèse à développer davantage la technique de relevé en permettant de faire un diagnostic au contact de la structure des ouvrages (allant d’un pont à une église en passant par les hôpitaux et écoles). La présentation de différentes solutions technologiques sera faite et permettra de faire un choix d’innovation technologique à investir. Le choix de solution retenu consiste à développer un drone à bras inclinable capable d’emporter la charge désirée (l’outil de mesure) sur la paroi. Cette étude pose un challenge à la fois sur le modèle mécanique non conventionnel mais également sur la conception d’un robot complexe. Une étude approfondie des lois de commande sera menée,implémentée et comparée dans cet ouvrage. Enfin, une plateforme informatique particulière a également été développée permettant le test rapide des différents algorithmes. Cette plateforme étant extrêmement versatile, elle pourra être réutilisée dans des travaux futurs. Enfin, ces travaux montrent le bon fonctionnement du vecteur drone pour réaliser la tâche qui lui incombe
This PhD. applies in the field of robotics for building inspection. Buildings are understood here as huge constructions such as bridges or churches. Using photogrammetry to analyses the structure of these kind of buildings is nowadays a common technique. To extend the analysis methodologies, we propose in this document to imagine a way to bring tools directly in contact with the buildings. Multiple solution possibilities are presented for a final choice. The chosen solution consists of designing a drone able to tilt its arms to bring the building inspection tool directly onto the wall of the construction. This leads to a double challenge. Firstly, the mechanical part of designing such a complex and non-common drone. Secondly,the development and real time testing of the control algorithm. Eventually, this manuscript proposes to use a particular software architecture joining fast experimentations and validation of the control laws. This platform being very versatile, it is also possible to consider re-using it for different applications in future works. The experimentations reveal good results, promoting the usage of the drone as a carrying vector to bring the tools onto the construction

Il y a un besoin grandissant d'autonomie dans des complexes tels que les robots ou les satelli-tes. Ceci met en avant un problème non trivial : d'un côté il y a des systèmes complexes - donc difficiles à valider - avec une intervention de l'humain réduite, de l'autre nous avons des domai-nes où la sûreté fonctionnellement est nécessaire. A partir de là comment être sûr qu'un sys-tème autonome avec un pouvoir décisionnel fort, n'aura pas un comportement pouvant menacer le déroulement de la mission? Nous présentons ici les travaux effectués pour intégrer un contrô-leur d'exécution dans une architecture hiérarchisée. Nous décrivons la nécessité et le rôle d'un tel composant. Nous introduisons le R2C, notre contrôleur basé sur les hypothèses synchrones, ainsi que l'outil permettant sa génération. Enfin nous discutons de la nécessité de prendre en compte les composants décisionnels dans le contrôle. Les résultats obtenus durant des expéri-mentations confirment les idées issues de ce travail et permettent d'en tirer les conclusions et perspectives sur le contrôle en ligne de ces systèmes
There is an increasing need for advanced autonomy in complex embedded real-time systems such as robots or satellites. Still, this raises a major problem : on one side we have complex sys-tems - therefore, hard to validate - with little human intervention, on the other side these systems are used in domains where safety is critical. How can we guaranty that an autonomous system, with high level decisional capabilities, will exhibit a proper behavior and will not jeopardize the mission? The work we present here integrate an on-line execution control component for hierar-chical architectures. We first describe the role of this program. Then we introduce the R2C, our controller based on synchronous hypothesis, and the tool used to generate it. We then discuss why it is important to take into account the decisional components in our controller. We eventu-ally illustrate our contribution with some experimental results. We then conclude and give some possible future work in this area

Context-aware pervasive computing has attracted a significant research interest from both academy and industry worldwide. It covers a broad range of applications that support many manufacturing and daily life activities. For instance, industrial robots detect the changes of the working environment in the factory to adapt their operations to the requirements. Automotive control systems may observe other vehicles, detect obstacles, and monitor the essence level or the air quality in order to warn the drivers in case of emergency. Another example is power-aware embedded systems that need to work based on current power/energy availability since power consumption is an important issue. Those kinds of systems can also be considered as smart applications. In practice, successful implementation and deployment of context-aware systems depend on the mechanism to recognize and react to variabilities happening in the environment. In other words, we need a well-defined and efficient adaptation approach so that the systems' behavior can be dynamically customized at runtime. Moreover, concurrency should be exploited to improve the performance and responsiveness of the systems. All those requirements, along with the need for safety, dependability, and reliability pose a big challenge for developers.In this thesis, we propose a novel programming language called INI, which supports both event-based and rule-based programming paradigms and is suitable for building concurrent and context-aware reactive applications. In our language, both events and rules can be defined explicitly, in a stand-alone way or in combination. Events in INI run in parallel (synchronously or asynchronously) in order to handle multiple tasks concurrently and may trigger the actions defined in rules. Besides, events can interact with the execution environment to adjust their behavior if necessary and respond to unpredictable changes. We apply INI in both academic and industrial case studies, namely an object tracking program running on the humanoid robot Nao and a M2M gateway. This demonstrates the soundness of our approach as well as INI's capabilities for constructing context-aware systems. Additionally, since context-aware programs are wide applicable and more complex than regular ones, this poses a higher demand for quality assurance with those kinds of applications. Therefore, we formalize several aspects of INI, including its type system and operational semantics. Furthermore, we develop a tool called INICheck, which can convert a significant subset of INI to Promela, the input modeling language of the model checker SPIN. Hence, SPIN can be applied to verify properties or constraints that need to be satisfied by INI programs. Our tool allows the programmers to have insurance on their code and its behavior.

The use of autonomous robots in our society is increasing every day and a robot is no longer seen as a tool but as a team member. The robots are now working side by side with us and provide assistance during dangerous operations where humans otherwise are at risk. This development has in turn increased the need of robots with more human-awareness. Therefore, this master thesis aims at contributing to the enhancement of human-aware robotics. Specifically, we are investigating the possibilities of equipping autonomous robots with the capability of assessing and detecting activities in human teams. This capability could, for instance, be used in the robot's reasoning and planning components to create better plans that ultimately would result in improved human-robot teamwork performance. we propose to improve existing teamwork activity recognizers by adding intangible features, such as stress, motivation and focus, originating from human behavior models. Hidden markov models have earlier been proven very efficient for activity recognition and have therefore been utilized in this work as a method for classification of behaviors. In order for a robot to provide effective assistance to a human team it must not only consider spatio-temporal parameters for team members but also the psychological.To assess psychological parameters this master thesis suggests to use the body signals of team members. Body signals such as heart rate and skin conductance. Combined with the body signals we investigate the possibility of using System Dynamics models to interpret the current psychological states of the human team members, thus enhancing the human-awareness of a robot.
Användningen av autonoma robotar i vårt samhälle ökar varje dag och en robot ses inte längre som ett verktyg utan som en gruppmedlem. Robotarna arbetar nu sida vid sida med oss och ger oss stöd under farliga arbeten där människor annars är utsatta för risker. Denna utveckling har i sin tur ökat behovet av robotar med mer människo-medvetenhet. Därför är målet med detta examensarbete att bidra till en stärkt människo-medvetenhet hos robotar. Specifikt undersöker vi möjligheterna att utrusta autonoma robotar med förmågan att bedöma och upptäcka olika beteenden hos mänskliga lag. Denna förmåga skulle till exempel kunna användas i robotens resonemang och planering för att ta beslut och i sin tur förbättra samarbetet mellan människa och robot. Vi föreslår att förbättra befintliga aktivitetsidentifierare genom att tillföra förmågan att tolka immateriella beteenden hos människan, såsom stress, motivation och fokus. Att kunna urskilja lagaktiviteter inom ett mänskligt lag är grundläggande för en robot som ska vara till stöd för laget. Dolda markovmodeller har tidigare visat sig vara mycket effektiva för just aktivitetsidentifiering och har därför använts i detta arbete. För att en robot ska kunna ha möjlighet att ge ett effektivt stöd till ett mänskligtlag måste den inte bara ta hänsyn till rumsliga parametrar hos lagmedlemmarna utan även de psykologiska. För att tyda psykologiska parametrar hos människor förespråkar denna masteravhandling utnyttjandet av mänskliga kroppssignaler. Signaler så som hjärtfrekvens och hudkonduktans. Kombinerat med kroppenssignalerar påvisar vi möjligheten att använda systemdynamiksmodeller för att tolka immateriella beteenden, vilket i sin tur kan stärka människo-medvetenheten hos en robot.

The thesis work was conducted in Stockholm, Kista at the department of Informatics and Aero System at Swedish Defence Research Agency.

Today, the main research field for the automotive industry is to find solutions for active safety. In order to perceive the surrounding environment, tracking nearby traffic objects plays an important role. Validation of the tracking performance is often done in staged traffic scenarios, where additional sensors, mounted on the vehicles, are used to obtain their true positions and velocities. The difficulty of evaluating the tracking performance complicates its development. An alternative approach studied in this thesis, is to record sequences and use non-causal algorithms, such as smoothing, instead of filtering to estimate the true target states. With this method, validation data for online, causal, target tracking algorithms can be obtained for all traffic scenarios without the need of extra sensors. We investigate how non-causal algorithms affects the target tracking performance using multiple sensors and dynamic models of different complexity. This is done to evaluate real-time methods against estimates obtained from non-causal filtering. Two different measurement units, a monocular camera and a LIDAR sensor, and two dynamic models are evaluated and compared using both causal and non-causal methods. The system is tested in two single object scenarios where ground truth is available and in three multi object scenarios without ground truth. Results from the two single object scenarios shows that tracking using only a monocular camera performs poorly since it is unable to measure the distance to objects. Here, a complementary LIDAR sensor improves the tracking performance significantly. The dynamic models are shown to have a small impact on the tracking performance, while the non-causal application gives a distinct improvement when tracking objects at large distances. Since the sequence can be reversed, the non-causal estimates are propagated from more certain states when the target is closer to the ego vehicle. For multiple object tracking, we find that correct associations between measurements and tracks are crucial for improving the tracking performance with non-causal algorithms.

碩士
國立臺北大學
統計學系
102
This work is to study the Cox proportional hazards model in cohort study under the validation sampling setting. We analyse the robust properties of regression parameter estimates in which the event times are assumed from the Cox model with individuals explanatory variables. However, only part of individuals are able to observe these variables, and the proxy covariates are available for the cohort study. Therefore, we consider two types of relationships between the covariates and its proxy variables, and the simulation illustrates the statistical properties of estimates with a full scale of senarios. The results provide a way to utilize the validation sample for the Cox model.

博士
國立清華大學
動力機械工程學系
102
Green energy power sources and storage devices are an ever growing market and research area for vehicles, portable and stationary applications. In green energy vehicles, the power may come from an exclusive main power source or combined with a secondary auxiliary supply. In this research, the main and secondary power source may be composed of a slow dynamics high power throughput energy source such as a fuel cell and a “free” energy source solar cell module. The storage device is chosen to be a lithium-ion battery pack, but may as well be a super-capacitor. This generality is the special characteristic of the proposed power management strategy. The parameter identification is performed by dynamic load conditions and experimental spectroscopy analysis techniques. For the dye sensitized solar cells, a new identification is performed by obtaining the dark-current impedance under different temperatures and then extending this model to the solar cell mode impedance for a reliable representation. The dynamic load method is employed to obtain a high power integrated battery model for the lithium-ion battery pack. This advanced parameter identification technique results in a lightweight but accurate model which can further enhance state of charge Kalman filter based estimators or other advanced techniques. A systematic analysis of an active topology power system with numerical simulations that take into account realistic experimental conditions will also be performed to accurately predict the steady-state effects of two types of power converters on the energy storage and energy source devices; fuel cells, solar cells, olivine batteries, etc. In order to achieve this, it is chosen to (i) employ the Euler-Lagrange (EL) framework to propose new non-ideal models comprising conduction losses (CL) and dead-time (DT) effects of two types of power converters. (ii) Demonstrate the vast improvement of the steady state error reduction for the derived inner current and outer voltage nonlinear passivity based controllers (PBCs) based on the CL+DT models with dynamic simulations. (iii) Provide analytic steady state operation solutions that result from the CL+DT models and their respective PBC controllers which can be employed to predict the current required from the energy source to aid in the design and sizing of hybrid green energy power systems. Without the new CL+DT PBC controllers, the output power is seen to be vastly reduced with respect to the demanded power even with dead-time periods as small as 0.1961 μs if the CL model and ideal model (IM) PBCs are employed. (iv) Modularly unify the system under passivity based nonlinear control laws for a seamless design of the power management system ensuring accurate inner current control tracking during operation. (v) Embed the ability to include power source protection instructions based on advanced model characterizations. With these initiatives, a convenient modularity to adapt to different hybrid power arrangements is proposed and thus, can easily be designed to protect each one of them. The proposed management strategy in this research could be applied to a green power air conditioner, whose load is composed of thermoelectric chips. However, because of the high computational demands of the power converters, the power system cannot be fully simulated alongside. In addition, the time scales of the cabin, DSSCs and LiBS are in the seconds scales, while the power converters time scales are in the microsencond range. Therefore, a novel idea to derive the steady state efficiency of the power converters using fundamental theory from the PBCs will be proposed. The relationship between the cabin dynamics and the environment, as well as the DSSCs and LiBs will be fully simulated with realistic dynamics. A feasibility study will be performed in order to determine scenarios where the solid-state air conditioner may be used and will include guidelines for its success. A MATLAB/Simulink environment will predict the efficiency and performance of the air conditioner in the cabin of a vehicle. Finally, by importing the efficiency relationships from fundamental theory, the electrical efficiency of the system will be designed for the first time.

碩士
國立高雄科技大學
機械與自動化工程系
107
In this study, the goal of building a six-axis robot's Digital Twin is to achieve the off-line trajectory planning in machining operation by the ability of the digital avatar to synchronize with real state of the robot. In order to realize the equivalent model of the six-axis robot, the actual robot was subjected to impact test using Experimental Modal Analysis (EMA), after obtaining the frequency response function (FRF) by impact hammer and sensor, the modal analysis software (STAR 7) is used to perform curve fitting on FRF to obtain the natural frequency and mode shape. In finite element modal analysis, 3D model of the robot is analyzed by simulating boundary conditions of the actual fixed state. Finally, the results of two experiments are verified to confirm the correctness of model. This study found that boundary conditions have a significant impact on the results of modal analysis. For this reason, the experimental modal analysis conducted by six-axis robot from low-rigid aluminum extruded chassis to high-rigidity Vibration isolation table. In the finite element analysis, boundary conditions are set to fix the entire bottom surface and position of fixing screws and relax the joints for analysis, simulating the boundary condition setting close to the actual robot. In this way, by setting approach condition of boundary conditions, the difference between natural frequency values in the experimental and simulation results can be effectively improved.