Abstract Autonomous vehicles are considered a viable technological option to implement first/last mile transportation in the cities of tomorrow with a high population density, and for this reason it is essential that they have a robust localization system for the routes first-mile transport and last-mile transport points, and the route’s planning and navigation. This article presents the implementation of an outdoor parking localization system which uses a map based on geo-referenced landmarks (road marking poles with reflective tape) and an Extended Kalman Filter, fed with both odometry and 3D LiDAR information. The system was evaluated in nine routes with distances between 85 m and 360 m, in which an error was obtained between the ground-truth and the algorithm’s estimated position below 0.3 m and 0.5 m for the position in X and Y coordinates, respectively. The results show that this is a promising method that should be tested in larger settings using both natural and artificial landmarks.

Resumen Los vehículos autónomos se consideran una buena opción tecnológica para implementar el transporte de primera/última milla, en ciudades del futuro con alta densidad poblacional. Para ello es necesario contar con un sistema de localización robusto en las fases de: ubicación del punto inicial y final del recorrido, la planificación y la navegación. En este artículo se presenta la implementación de un sistema de localización en parqueaderos al aire libre, que usa un mapa basado en estructuras georreferenciadas (postes de delimitación vial con cinta reflectiva) y un filtro de Kalman extendido, alimentado con información de odometría y de un LiDAR 3D. El sistema se evalúa en nueve recorridos con distancias entre 85 m y 360 m, y se obtiene un error entre el ground-truth y la posición estimada por el algoritmo por debajo de 0.3 m y 0.5 m para la posición en X y Y, respectivamente. Los resultados muestran que este es un método prometedor que debe ser probado en entornos más grandes, usando una combinación de referencias naturales y artificiales.

Abstract The knowledge of rainfall regimes is a relevant requirement for many activities such as water resources planning, risk management, agriculture activities management, and other hydrologic applications. The present study has consisted of validating four techniques (one linear, one non-linear, and two hybrids) that allow identifying homogenous regions. We take the monthly rainfall in the Southwestern Colombia (Nariño), an area of 33,268 km2 characterized by complex topography and local factors that can influence the rainfall behavior, to test all techniques. The results showed overall the best performance for the approach related to non-linear principal component analysis and self-organizing map. However, in all mainly prevail two regions: the Andean Region and Pacific Region with a bimodal and unimodal regime, respectively. The bimodal one dominates over the Andes mountains range and the unimodal one the coastal zone. The application of non-linear approaches provided a better understanding of the seasonality of rainfall, and the results may be useful for water resource management.

RESUMEN Contexto: Este trabajo presenta diferentes modelos basados en redes neuronales artificiales, entre ellas las NNARX, para la estimación de la radiación solar global a partir de mediciones del índice UV. El objetivo es determinar la eficiencia de los modelos estudiados para estimar la radiación solar global en términos del coeficiente de determinación (R2), la raíz del error medio cuadrático (RMSE) y el error absoluto medio (MAE). Metodología: Se divide en cuatro etapas: i) conformación del set de datos de entrenamiento (en este caso se utiliza un set de entrenamiento de 213.019 datos recolectados durante 5 años en la ciudad de Pasto, Colombia, con la estación Davis Vantage Pro 2.0); ii) pre-procesamiento de los datos para remover datos erróneos e inusuales; iii) definición de modelos basados en redes neuronales artificiales recurrentes y convencionales basándose en un análisis de topologías, e.g. NNFIR y NNARX; iv) entrenamiento de los modelos y evaluación de la eficiencia de la estimación por medio de métricas como R2, RMSE y MAE. Para validar el modelo se utilizaron datos recolectados durante el último año, los cuales no se incluyeron en el entrenamiento. Resultados: Los modelos de estimación de radiación solar global basados en NNARX presentan la mejor eficiencia en la estimación en comparación con redes neuronales convencionales. El modelo NNARX221 presenta un RMSE de 54,32 y un MAE de 18,06 w/m2. Conclusiones: Los modelos NNARX tienen una gran eficiencia para estimar la radiación solar global, en el mejor de los casos con un coeficiente de determinación de 0,9697. Los modelos más eficientes se caracterizan por utilizar dos instantes pasados y el instante actual de índice UV y realimentar dos instantes pasados de su propia salida de radiación estimada. Además, los resultados numéricos muestran que la contribución de la temperatura y humedad relativa no es relevante para mejorar la eficiencia de la estimación de la radiación solar global. Estos modelos pueden ser particularmente importantes dado que solamente utilizan mediciones realizadas con sensores de índice UV que son menos costosos que los sensores de radiación solar.

ABSTRACT Context: This work presents different models based on artificial neural networks, among them NNARX, for estimating global solar radiation from UV index measurements. The objective is to determine the efficiency of the models studied to estimate global solar radiation in terms of the coefficient of determination (R2), the root-mean-square error (RMSE), and the mean absolute error (MAE). Methodology: It is divided into four stages: i) conformation of the training dataset (in this case, it uses a training set of 213.019 data collected over five years in the city of Pasto, Colombia, with the Davis Vantage Pro 2.0 station); ii) pre-processing of data to remove erroneous and unusual data; iii) definition of models based on recurrent and conventional artificial neural networks according to an analysis of topologies, e.g. NNFIR and NNARX; iv) training of the models and evaluation of the estimation efficiency through metrics such as R2, RMSE, and MAE. To validate the model, a new dataset collected during the last year was used, which was not included in the data training. Results: The global solar radiation estimation models based on NNARX show the best estimation efficiency compared to conventional neural networks. The NNARX221 model has an RMSE of 54,32 and a MAE of 18,06 w/m2. Conclusions: NNARX models are highly efficient at estimating global solar radiation, with a coefficient of determination of 0,9697 in the best of cases. The most efficient models are characterized by using two past times and the current UV index instant, and they feed from two past times of their own estimated radiation output. Furthermore, the numerical results show that the contribution of temperature and relative humidity is not relevant to improving the efficiency of the estimation of global solar radiation. These models can be particularly important since they only use measurements made with UV index sensors, which are less expensive than solar radiation ones.

Resumen: El estado de la infraestructura vial impacta el entorno social, económico y político de una nación. La evaluación de la condición superficial del pavimento es esencial para planificar intervenciones oportunas y eficaces. Las acciones oportunas evitan sobrecostos de operación, impiden el deterioro no controlado y disminuyen los inconvenientes operacionales y de seguridad. El problema expuesto plantea la inquietud de estudiar alternativas para evaluar el estado del pavimento, por lo cual un gran número de investigaciones sobre detección automática de fallas superficiales en pavimentos flexibles a través de técnicas de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas. El objetivo de este artículo es revisar y analizar estos aportes. Sobre la base de la revisión, se concluyó que el rendimiento de este tipo de sistemas está determinado por dos factores: la recopilación de los datos y su procesamiento. El análisis presentado se despliega en función de estos factores. Se considera oportuno el desarrollo de sistemas que aprovechen las cualidades de diferentes sensores en la adquisición de datos y que integren la detección y clasificación de variedad de fallas incluyendo datos de severidad.

Abstract: The status of the road infrastructure affects the social, economic, and political environment of a nation. Evaluation of the pavement surface condition is essential to plan timely and effective interventions. Timely actions avoid operating cost overruns, prevent uncontrolled deterioration and reduce operational and safety inconveniences. The problem raises the concern of studying alternatives to evaluate the status of pavement, for which a large number of investigations on automatic detection of surface flaws in flexible pavements through image processing techniques have been developed. . The objective of this article is to review and analyze these contributions. Based on the review, it was concluded that the performance of this type of systems is determined by two factors: data collection and processing. The analysis presented herein unfolds based on these factors. The development of systems that take advantage of the qualities of different sensors in data acquisition and that integrate the detection and classification of a variety of faults including severity data is considered opportune.

Resumen Los robots proporcionan nuevas formas de terapia para pacientes con desórdenes neurológicos. Las terapias de marcha asistidas con exoesqueletos pueden incrementar la duración y la intensidad de los entrenamientos para los pacientes y reducir el esfuerzo físico del terapeuta. Sin embargo, el uso de estos dispositivos para el entrenamiento de la marcha limita la interacción física entre el terapeuta y el paciente, en comparación con la terapia manual. Una apropiada realimentación de las funciones corporales y biomecánicas en la interacción con el sistema robótico facilita la evaluación del desempeño del paciente, motivándolo en el reaprendizaje de la marcha con resultados superiores. Este artículo presenta el diseño de una interfaz de usuario para un exoesqueleto de miembros inferiores para asistencia en la marcha y en terapias de rehabilitación. Se consideraron aspectos técnicos y clínicos para proporcionar ventajas del exoesqueleto durante las terapias, estableciendo una herramienta de apoyo para la configuración, monitoreo y registro de los parámetros involucrados. Se propuso un esquema de realimentación sensorial para el paciente acerca de la actividad muscular, la presión ejercida en diferentes puntos de los pies y algunas variables biomecánicas. Finalmente, se valida la herramienta con sujetos sanos por medio de un test de usabilidad propuesto.

Abstract The inclusion of robots in rehabilitation allow advantages for generate newer therapies in neurologic disorder patients. Assistive gait therapies using robots, like exoskeletons, allow increase the time and intensity training for patients while the strenuous labor of therapist is reduced. However, the physic interaction between therapist and patient in training with robots is limited, in relation to the traditional manual therapy. An appropriated feedback of biological and biomechanics functions in the robot interaction during training provides an easier performance evaluation of the patient for the therapist. Further, biofeedback gives a motivation to the patient and encourages him for gait relearning with higher effects than conventional. This paper presents a user interface design for a lower limb exoskeleton for human gait assistance in rehabilitation. Clinical and technical criteria for increasing the advantages of the exoskeleton in therapy were considered. A biofeedback scheme about muscle activity, plantar pressure and some biomechanics variables, for the patient is proposed. Finally, a validation for this tool with healthy subjects by a usability test was carried out.

Resumo A inclusão de robôs na reabilitação fornecem vantagens que promovem novas formas de terapia em pacientes com desordens neurológicas. Terapias de marcha assistidas por exoesqueletos permitem o aumento da duração e da intensidade dos exercícios com os pacientes, reduzindo o esforço físico dos terapeutas. Não entanto, o uso desses dispositivos para o treino da marcha limita a interação física entre o terapeuta e paciente, em comparação com a terapia manual. Uma apropriada realimentação das funções corporais e biomecânicas na interação com o sistema robótico facilita a avaliação do progresso do paciente, motiva e incentiva ao paciente na reaprendizagem da marcha gerando efeitos superiores aos convencionais. Neste artigo apresenta-se o desenho de uma interface de usuário para um exoesqueleto de membros inferiores para assistência na marcha e nas terapias de reabilitação. São considerados aspectos técnicos e clínicos para fornecer maiores vantagens do exoesqueleto durante as terapias, estabelecendo uma ferramenta de suporte para configuração, monitoramento e registro dos parâmetros envolvidos. Foi proposto um sistema de realimentação sensorial para o paciente sobre a atividade muscular, a pressão em diferentes pontos dos pés e algumas variáveis biomecânicas. Finalmente, é apresentada a ferramenta de validação para indivíduos saudáveis utilizando um teste de usabilidade proposto.

Resumen En este artículo se presenta un sistema portátil para el monitoreo ambulatorio del ritmo cardiaco y la detección temprana de las arritmias cardiacas de mayor riesgo. El sistema consta de un sensor con tres electrodos superficiales para la captura de la señal ECG, la cual se transmite vía Bluetooth a un dispositivo móvil con Android, en donde se realiza el análisis de la señal capturada durante lapsos de 5 s. El sistema propuesto distingue entre Ritmo Normal [Ritmo Sinusal - RS), Taquicardia Ventricular [TV), Fibrilación Ventricular [FV) y Asistolia, con una precisión del 100%, 55%, 75% y 90% respectivamente. Sin embargo, el sistema puede recuperarse de los errores rápidamente en el análisis de la trama subsecuente. Este trabajo se centra en el uso de dispositivos móviles de uso cotidiano, multitarea y de fácil acceso, implementando algoritmos en el dominio del tiempo para la extracción de parámetros, los cuales son idóneos para ser usados en aplicaciones móviles principalmente por su baja carga computacional y posibilidad de ejecución en tiempo real, permitiendo la detección de anomalías cardiacas de forma automática y rápida sin la necesidad de una supervisión constante por parte de un especialista para el análisis preliminar.

Abstract This paper presents a portable system for ambulatory heart rate monitoring and early detection of cardiac arrhythmias at high risk. The system consists of a sensor with three surface electrodes to capture the ECG signal, which is transmitted via bluetooth to a mobile device with Android, where the analysis is performed of the acquired signal during a time of 5 s. The proposed system distinguishes between Normal Rhythm [Rhythm Sinus - RS), Ventricular Tachycardia [VT), Ventricular Fibrillation [VF) and Asystole with an accuracy of 100%, 55%, 75% and 90% respectively. However, the system can quickly recover from errors in the subsequent analysis frame. This work focuses on using regular mobile devices which have multitasking and easy access characteristics, implementing algorithms in time domain for extracting parameters that are suitable to use in mobile applications, mainly because of their low computational load and possibility of execution in real time, allowing the detection of cardiac abnormalities automatically and quickly without the need of constant supervision by a specialist for preliminary analysis.

Resumo Neste artigo se apresenta um sistema portátil para o monitoramento da freqüência cardíaca ambulatorial e detecção precoce das arritmias cardíacas de mais risco. O sistema possui um sensor com três eletrodos superficiais para pegar o sinal ECG, o qual é transmitido via Bluetooth para um dispositivo móvel com Android, onde se faz a análise do sinal capturado durante um período de 5 s. O sistema proposto distingue entre Normal Ritmo [Ritmo Sinusal - RS), Taquicardia Ventricular [TV), Fibrilação Ventricular [FV) e Assistolia, com uma precisão do 100%, 55%, 75% e 90%, respectivamente. Porém, o sistema pode - se recuperar rapidamente dos erros na análise do quadro subsequente. Este trabalho centra-se no uso de dispositivos móveis de utilização diária, multitarefa e utilização acessível, implementação de algoritmos no domínio do tempo para a extração de parâmetros que são adequados para utilização em aplicações móveis, principalmente pela baixa carga computacional e possibilidade de execução em tempo real, permitindo a detecção de anormalidades cardíacas numa forma automática e rápida sem a necessidade de um controlo constante por um especialista para análise preliminar.

RESUMEN Presentamos un sistema de localización con información densa, reconstrucción 3D, y detección de objetos en ambientes tipo escritorio, usando una cámara de profundidad; el sensor Kinect. La cámara se mueve manualmente mientras se estima su posición, y se construye un modelo denso con información de color de la escena que se actualiza permanentemente. El usuario puede, alternativamente, acoplar el módulo de detección de objetos (YOLO: you only look once [1]) para detectar y propagar al modelo información de categorías de objetos comúnmente encontrados sobre escritorios, como monitores, teclados, libros, vasos y laptops, obteniendo un modelo con color asociado a la categoría del objeto. La posición de la cámara es estimada usando una técnica modelo-frame con el algoritmo iterativo de punto más cercano (ICP, iterative closest point) con resolución en niveles, logrando una trayectoria libre de deriva, robustez a movimientos rápidos de la cámara y a condiciones variables de luz. Simultáneamente, los mapas de profundidad son fusionados en una estructura volumétrica desde las posiciones estimadas de la cámara. Para visualizar una representación explícita de la escena se emplea el algoritmo marching cubes. Los algoritmos de localización, fusión, marching cubes y detección de objetos fueron implementados usando hardware para procesamiento gráfico con el fin de mejorar el desempeño del sistema. Se lograron resultados sobresalientes en la posición de la cámara, alta calidad en la geometría y color del modelo, estabilidad del color usando el módulo de detección de objetos (robustez a detecciones erróneas) y manejo exitoso de múltiples instancias de la misma categoría.

ABSTRACT We present a system for dense tracking, 3D reconstruction, and object detection of desktop-like environments, using a depth camera; the Kinect sensor. The camera is moved by hand meanwhile its pose is estimated, and a dense model, with evolving color information of the scene, is constructed. Alternatively, the user can couple the object detection module (YOLO: you only look once [1]) for detecting and propagating to the model information of categories of objects commonly found over desktops, like monitors, keyboards, books, cups, and laptops, getting a model with color associated to object categories. The camera pose is estimated using a model-to-frame technique with a coarse-to-fine iterative closest point algorithm (ICP), achieving a drift-free trajectory, robustness to fast camera motion and to variable lighting conditions. Simultaneously, the depth maps are fused into the volumetric structure from the estimated camera poses. For visualizing an explicit representation of the scene, the marching cubes algorithm is employed. The tracking, fusion, marching cubes, and object detection processes were implemented using commodity graphics hardware for improving the performance of the system. We achieve outstanding results in camera pose, high quality of the model’s color and geometry, and stability in color from the detection module (robustness to wrong detections) and successful management of multiple instances of the same category.

Resumen La metodología de clustering fue utilizada para agrupar tres barrios en Quibdó teniendo en cuenta factores que favorecen el desarrollo de la malaria. Los mapas auto-organizados de Kohonen fueron utilizados para el análisis de las características más significativas en la clasificación. Los clusters detectados fueron comparados con la clasificación geográfica de las casas, encontrando, que los mapas auto-organizados de Kohonen clasifican las casas por las condiciones ambientales propicias para el desarrollo del mosquito más que por la clasificación administrativa de la ciudad.

Abstract Clustering methodology was used to group three neighborhoods in Quibdo taking into account factors that favor the development of malaria. The Kohonen self-organizing maps were used for the analysis of the most significant features in the standings. The detected clusters were compared with the geographical classification of houses, finding that the Kohonen self-organizing maps households classified by environmental conditions conducive to development rather than the administrative classification of the city.

Resumo A Metodologia de Clustering foi usada para agrupar três bairros em Quibdo, Colômbia, levando em consideração fatores que favorecem o desenvolvimento da malária. Mapas auto-organizados de Kohonen foram utilizados para a análise das características mais significativas no agrupamento. Os Clusters detectados foram comparados com o agrupamento geo-gráfico de casas, mostrando que os mapas auto-organizados de Kohonen agrupam as casas pelas condições ambientais favoráveis ao desenvolvimento do mosquito e não pelo agrupamento administrativo da cidade.

Contexto: Partiendo de las expectativas de evolución del vehículo eléctrico y las estaciones de recarga, se hace necesario estudiar cómo será la interacción entre estos nuevos elementos y la red eléctrica. Con este propósito se realizó una revisión de literatura acerca del impacto de los vehículos eléctricos en las redes de distribución, tomando como referencia países como España, Chile y Colombia. Método: Se establecieron los posibles circuitos susceptibles de ser impactados por los vehículos eléctricos y se determinó el impacto de los diferentes modos de transporte eléctrico en la calidad de la energía, mediante simulaciones realizadas en la herramienta MATLAB. La información que sirvió para hacer este trabajo de inves-tigación se obtuvo de varios de los sistemas de gestión de la empresa, de las páginas oficiales de las secretarías de movilidad y de la UPME, trabajos de investigación de universidades nacionales y extranjeras, páginas de internet de fabricantes de vehículos eléctricos y de estaciones de carga y estándares de IEEE, entre otros. Resultados: Se obtuvo una serie de etapas, pasos, actividades, salidas y responsables, asociados con modelos eléctricos, que permiten determinar de una manera ordenada el impacto de los diferentes modos de transporte eléctrico, tanto en la cargabilidad del sistema de distribución, como en la calidad de la energía en cualquier punto de la red. Asimismo, se validó un caso de uso para una ciudad en laque se tuviera información suficiente de sus circuitos eléctricos y de ubicación de posibles sitios de instalación de electrolineras. Conclusiones: Desde la perspectiva de la aplicación de la metodología en un caso de uso, estos resultados permitirán determinar cómo debe adaptarse y cambiar la infraestructura de la red eléctrica de las empresas del sector, cuando haya una incursión masiva de los diferentes modos de transporte eléctrico.

Context: Based on the projected trend of electric vehicles and charging stations, it is necessary to study how is the interaction between these new elements and the electrical network. For this, a review of literature on the impact of electric vehicles on the distribution networks, with reference to countries like Spain, Chile and Co-lombia was made. Method: Possible circuits that can be impacted by electric vehicles and the impact of different modes of transport in the electrical power quality, by simulations in MATLAB tool was determined. The information used for this research was obtained from various systems of enterprise management, the official website of the secretariats of mobility and UPME, research of domestic and foreign universities,Internet pages manufacturers of electric vehicles and charging stations, and IEEE standards, among others. Results: A series of stages, steps, activities, outputs and responsible was obtained, associated with electric models, for determining in an orderly manner, the impact of different modes of electrical transport in both the chargeability of the distribution system, and the quality of the energy at any point in the network. Also, a use case for a city in which enough information from their electrical circuits and location of possible installation sites of charging stations be taken validated. Conclusions: From the perspective of the application of the methodology in a use case, these results will determine how to adapt and change the infrastructure of the power grid sector companies, where there is a massive incursion of different modes of electric transportation.

Contexto: Los potenciales de estado estable evocados visualmente (SSVEP) surgen como una de las señales medidas del cerebro más promisorias para la implementación de interfaces cerebro computador (BCI), sin embargo las aplicaciones realizadas generalmente son limitadas a ambientes restringidos de laboratorio presentando mínimas pruebas en ambientes donde las condiciones son exigentes. Método: Se implementó un sistema BCI basado en SSVEP cuyas pruebas se realizaron en un ambiente no controlado con altos niveles de distracción y con la presencia de gran cantidad de público. Al usuario se le propone un laberinto donde un avatar debe ser llevado a un objetivo representado por una casa. Para mover el avatar el voluntario debe fijar su mirada en uno de los cuatro estímulos visuales, los estímulos visuales representan las cuatro direcciones: izquierda, arriba, derecha y abajo. El sistema fue usado sin ningún tipo de calibración. Resultados: 32 voluntarios usaron el sistema y 20 lograron el objetivo con una precisión mayor al 60%, incluyendo 9 con una precisión del 100%, 7 lograron el objetivo con una precisión menor al 60% y 5 se retiraron antes de conseguir el objetivo. Para los voluntarios que lograron una precisión mayor al 60% se alcanzó en promedio un tiempo de detección de 6,4s, una precisión de 79% y una razón de transferencia de información (ITR) de 8,78bits/s. Conclusiones: Se pudo mostrar un sistema BCI basado en SSVEP de bajo costo, probado en un evento público, sin procedimientos de calibración, de fácil instalación y usado por personas en un amplio rango de edades. Los resultados muestran que es factible llevar este tipo de sistemas a ambientes fuera del laboratorio.

Context: Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP) are brain signals which are one of the most promising signals for Brain Computer Interfaces (BCIs) implementation, however, SSVEP based BCI generally are proven in a controlled environment and there are a few tests in demanding conditions. Method: We present a SSVEP based BCI system that was used outside the lab in a noisy environment with distractions, and with the presence of public. For the tests, we showed a maze in a laptop where the user could move an avatar looking for a target that is represented by a house. In order to move the avatar, the volunteer must stare at one of the four visual stimuli; the four visual stimuli represent the four directions: right, up, left, and down. The system is proven without any calibration procedure. Results: 32 volunteers utilized the system and 20 achieved the target with an accuracy above 60%, including 9 with an accuracy of 100%, 7 achieved the target with an accuracy below 60% and 5 left without achieving the goal. For the volunteers who reached accuracy above 60%, the results of the performance achieved an average of 6,4s for command detections, precision of 79% and information transfer rate (ITR) of 8,78 bits/s. Conclusions: We showed a SSVEP based BCI system with low cost, it was proved in a public event, it did not have calibration procedures, it was easy to install, and it was used for people in a wide age range. The results show that it is possible to bring this kind of systems to environments outside the laboratory.

Desde años recientes, el paralelismo hace parte de la arquitectura de las computadoras personales al incluir unidades de co-procesamiento como las unidades de procesamiento gráfico, para conformar así una arquitectura heterogénea. Este artículo presenta la implementación de algoritmos de enjambres sobre esta arquitectura para resolver problemas de optimización de funciones, destacando su estructura inherentemente paralela y sus propiedades de control distribuido. En estos algoritmos se paralelizan los individuos de la población y las dimensiones del problema gracias a la granuralidad del sistema de procesamiento, que además proporciona una baja latencia de comunicaciones entre los individuos debido al procesamiento embebido. Para evaluar las potencialidades de los algoritmos de enjambres sobre la plataforma heterogénea, son implementados dos de ellos: el algoritmo de enjambre de partículas y el algoritmo de enjambre de bacterias. Se utiliza la aceleración como métrica para contrastar los algoritmos en la arquitectura heterogénea compuesta por una GPU NVIDIA GTX480 y una unidad de procesamiento secuencial, donde el algoritmo de enjambre de partículas obtiene una aceleración de hasta 36,82x y el algoritmo de enjambre de bacterias logra una aceleración de hasta 9,26x. Además, se evalúa el efecto al incrementar el tamaño en las poblaciones donde la aceleración es significativamente diferenciable pero con riesgos en la calidad de las soluciones.

Since few years ago, the parallel processing has been embedded in personal computers by including co-processing units as the graphics processing units resulting in a heterogeneous platform. This paper presents the implementation of swarm algorithms on this platform to solve several functions from optimization problems, where they highlight their inherent parallel processing and distributed control features. In the swarm algorithms, each individual and dimension problem are parallelized by the granularity of the processing system which also offer low communication latency between individuals through the embedded processing. To evaluate the potential of swarm algorithms on graphics processing units we have implemented two of them: the particle swarm optimization algorithm and the bacterial foraging optimization algorithm. The algorithms’ performance is measured using the acceleration where they are contrasted between a typical sequential processing platform and the NVIDIA GeForce GTX480 heterogeneous platform; the results show that the particle swarm algorithm obtained up to 36.82x and the bacterial foraging swarm algorithm obtained up to 9.26x. Finally, the effect to increase the size of the population is evaluated where we show both the dispersion and the quality of the solutions are decreased despite of high acceleration performance since the initial distribution of the individuals can converge to local optimal solution.

En este artículo se presentan cuatro modelos para la estimación de la dosificación de coagulante en el proceso de potabilización de agua, los cuales utilizan para su implementación, técnicas de inteligencia computacional que incluyen redes neuronales artificiales, lógica difusa tipo Sugeno, lógica difusa tipo Mamdani y estructuras neuro-difusas tipo ANFIS. La metodología descrita en la obtención de los modelos se basa en la extracción de la experiencia almacenada en los datos de operación de la planta (para el caso de los modelos basados en redes neuronales, lógica difusa Sugeno y estructuras ANFIS) y en el conocimiento expresado en forma lingüística por un operador experimentado de la planta (para el caso de la lógica difusa Mamdani). Los resultados obtenidos en las diferentes simulaciones realizadas demuestran que algunos de los modelos implementados pueden ser incluidos en sistemas de control que permiten superar algunas de las limitaciones que actualmente presentan los métodos de dosificación utilizados más ampliamente en las plantas de potabilización; la prueba de jarras y el streaming current detector.

Four coagulant estimation models in water purification process are presented. For its developing computational intelligence techniques are used, which include neural networks, fuzzy logic (Sugeno and Mamdani type) and ANFIS structures. The methodology described is based on the operator's experience extraction from operational historical data (in neural network, fuzzy logic Sugeno type and ANFIS case), and the linguistic information given by an experimented plant operator (in fuzzy logic Mamdani type case). According to the reached results, by applying some of this models in a control system strategy, could be possible overcome some of the current limitations found in the most widely used techniques for coagulant dosing in water purification plants; jar tests and streaming current detector.

Resumen El presente artículo realiza una exposición de un algoritmo robusto implementado para la segmentación y caracterización de lecturas obtenidas a través un barrido realizado por un sensor láser, obteniendo los parámetros polares que definen los segmentos de las líneas rectas que describen el ambiente escaneado. Se propone una estrategia de Mean Shift Clustering, que utiliza la media de los puntos del barrido láser, enmarcados en una elipse orientable, como estimación del gradiente de la densidad de puntos dentro de la ventana. El agrupamiento se alcanza deslizando dicha elipse hacia zonas del espacio donde la densidad de puntos es máxima, y reorientándola hacia la dirección de mayor dispersión de datos. Cada conjunto de puntos agrupados es procesado por un algoritmo RANSAC (Random Sample and Consensus) modificado, este método consiste en la construcción de hipótesis del modelo a partir de subconjuntos de datos mínimos escogidos al azar, y la evaluación de su validez con el apoyo de todos los datos, a medida que se actualizan las densidades de probabilidad asociadas. Los parámetros de los segmentos detectados son estimados por una regresión de TLS (Total Least Squares), que minimiza la suma de cuadrados de las diferencias entre la función y los datos. El algoritmo ha sido evaluado en entornos de interior usando como plataforma móvil un robot Pionner 3DX equipado con un sensor láser SICK, obteniendo resultados satisfactorios en cuanto a la compacidad y error de los parámetros de las rectas detectadas. De igual forma, se realizaron pruebas con datos simulados de densidad constante, donde el algoritmo clásico de MSC presenta fallas, logrando notables mejoras en la segmentación y parametrización de las rectas.

Abstract This paper presents a robust algorithm that is implemented for segmentation and characterization of traces obtained through a sweep process performed by a laser sensor. The process yields polar parameters that define segments of straight lines, which describe the scanning environment. A Mean-Shift Clustering strategy that uses the average of laser scanning points set in an orient-able ellipse is proposed as an estimate of the density gradient of points within the window. Grouping is achieved by sliding this ellipse into areas of space where the density of points is high, and it is redirected towards the direction of greater data dispersion. Each grouped set of points is processed by a modified RANSAC (Random Sample and Consensus) algorithm. This method involves the construction of model assumptions from minimal data subsets chosen at random and evaluates their validity supported by the whole of data, while the associated probability densities are updated. The parameters of the detected segments are estimated by a TLS (Total Least Squares) regression, which minimizes the sum of squared differences between the function and the data. The algorithm is evaluated in indoor environments using mobile robot platform Pioneer 3DX (equipped with a SICK laser sensor), obtaining satisfactory results in terms of compactness and error parameters of the lines detected. Likewise, tests were conducted using simulated data with constant density (where the classic MSC algorithm performs poorly), achieving significant improvements in segmentation and line parameterization.