DPI2006-15346-C03-03-Brain-Storming

De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)
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Objetivo

Concretar las acciones que vamos a desarrollar en el grupo GIC de la UPV/EHU para el año 2008, con énfasis en los desarrollos experimentales y construcción de cosas.

En esta página aparece en primer lugar una revisión breve de las tareas que estaban asignadas al grupo en la memoria del proyecto. Al menos las más claramente asignadas. En segundo lugar aparecen las acciones que efectivamente se van a realizar (decididas vía consenso o vía asignación) y en último lugar las especulaciones sobre escenarios, posibilidades, etc.

Tareas genéricas en la memoria del proyecto

Control de trayectorias basado en sincronización de caos

Reconocimiento de personas y gestos

Construcción de mapas y SLAM

Tareas y acciones concretadas

Sesión especial en HAIS 2008 [1]

Chairs: Iván Villaverde y Manuel Graña

Título: Hybrid Multirobot Intelligent Systems.

Contenido: Sistemas de percepción y control en sistemas multirobot.

Adecuación al proyecto: permite que realizemos una publicación conjunta de resultados y da posibilidad de realizar reuniones de seguimiento y coordinación. El lugar es cercano para todos los grupos y la fecha es conveniente.


pasos: 1- comunicar a los organizadores del HAIS 2- crear pagina web en la wiki similar a la de los KES 2008 3- comite de programa, crear una lista de distribucion, cuenta de correo gmail? 4- publicidad 5- escribir los articulos ¡of course!

Especulaciones

Adatacion del modelo de llegadas sincronizadas de UAV (tiempos flexibles) al control distribuido de una manguera (jose manuel lopez-guede)
  • (Miguel) Según yo he entendido, el caso base vendría a ser, en un contexto de simulación, la detección de tres tipos de zonas en un espacio cerrado: zonas de actuación, zonas de transición y obstáculos. El espacio de exploración sería una sala regular (uno de los lados puede estar curvado adaptándose a la forma de los barcos), que contendría paredes lisas (zonas de actuación), agujeros en las paredes (zonas de transición) y tuberías paralelas o perpendiculares a las zonas de actuación (obstáculos).
  • (Miguel) Siguiendo el modelo anterior una representación de dicho espacio de exploración podría venir dado por una clasificación en colores de un modelo 3D del espacio y/o por un grafo con tres tipos de nodos correspondientes a cada zona.
  • (Miguel) En un entorno real habría (dado el caso base) ver hasta que punto podemos mapear el entorno 3D con los robots y la sensorización que escojamos.
  • (Miguel) Posibles añadidos serían irregularidades en el terreno, en los obstáculos (tuberías en diagonal), obstáculos dinámicos (objetos que se muevan) y la detección de humanos.

Resultados

  • Conjuntos de datos 3D: Muestras de datos obtenidos mediante una cámara 3D montada en un robot, durante varios recorridos en distintas salas de la Facultad de Informática de San Sebastián.