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LibreTexts Español

6: Apéndice

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    Apéndice A - Ejemplo de asignación de revisión de literatura

    A continuación se presenta una tarea representativa de revisión bibliográfica. El sitio web del curso fue alojado por CANVAS con un foro de discusión activo.

    Utilice el tablero de discusión de CANVAS para reclamar el documento que desea revisar; asegúrese de que aún no se haya reclamado. Si desea considerar otros trabajos, está bien, pero envíe por correo electrónico al instructor una copia para que lo apruebe antes de hacer la revisión. Debe ser reciente y directamente relevante para los sistemas de imagen cuyos diseños (o partes novedosas del mismo) están inspirados en los sistemas de imágenes naturales (visión).

    Las Bibliotecas FSU son muy útiles para encontrar publicaciones adicionales. Si está interesado:

    Buscar “Bibliotecas FSU” y después “Buscar una base de datos”. Bajo la opción de “Buscar en nuestra lista A-Z de bases de datos”, tire hacia abajo “I” y encuentre IEEExplore. En este punto es posible que tenga que iniciar sesión en el Portal de la FSU. Una vez en IEEE Xplore, puedes buscar en “imágenes de inspiración biológica”, “bioinspiradas” o algún otro término relacionado. A la izquierda bajo “año” refina tu búsqueda moviendo el rango al año y medio más reciente (2018 a 2019), y el clic en “Aplicar refinamientos”.

    Una vez que haya seleccionado uno de los trabajos proporcionados (o tenga aprobación para otro trabajo diferente) ingrese la cita (al menos el autor, título y año) en el tablero de discusión del curso y confirme que nadie más haya seleccionado ese trabajo. Lea el artículo y estudiarlo lo suficientemente bien como para discutirlo en clase. No está obligado a comprender todas las derivaciones, ecuaciones, etc. pero debe poder responder las siguientes preguntas en un archivo de Word. Tus respuestas no tienen que ser largas sino que deben ser en tus propias palabras y muy claras y precisas; no hay un requisito de longitud. Usa oraciones y no frases o viñetas. Mientras se presenta en clase, levante su documento de Word (evite powerpoint, etc.) y también puede sacar el papel que está revisando; siéntase libre de ir y venir entre sus respuestas escritas y el papel. Puedes referirte a las figuras, tablas, diagramas, o cualquier otra cosa en el papel, pero tu archivo de Word debe responder a las preguntas sin que el lector tenga que referirse al papel.

    Entregue un archivo Word o PDF que responda a las preguntas en este formato como el ejemplo adjunto en la página siguiente:

    Revisado por {your name}

    Citación en papel: {citación}

    ¿Cuál es el problema a abordar o resolver?

    ¿Cuál es el paradigma natural que se está considerando?

    ¿Qué ya se ha hecho?

    ¿En qué se diferencia este enfoque?

    ¿Qué logro se reclama?

    ¿Qué planean hacer a continuación?

    {Estudiantes de posgrado} Discutir al menos una (o más) de las derivaciones o ecuaciones matemáticas en el trabajo. Si no hay derivaciones discutidas, entonces elija un trabajo que sí.

    Resumen de papel (pegado): {pegar resumen de papel aquí}

    Publica tu archivo Word (o PDF) en la carpeta Asignación del curso. Si seleccionó un artículo aún no publicado, publique una copia del mismo también con su archivo.

    Citación en papel: H. Wu, K. Zou, T. Zhang, A. Borst, K. Kuhnlenz, sistema de visión de movimiento de alta velocidad inspirado en insectos para control de robots, Cibernética Biológica, 106:453-463, 2012).

    ¿Cuál es el problema a abordar o resolver?

    Mejorar la precisión de la estimación de velocidad en el modelo Hassenstein-Reichardt Elementary Motion Detection (HR-EMD). La estimación de la velocidad de los objetos en una imagen es integral a la percepción visual y será una necesidad para que los sistemas de control de robots realicen navegación autónoma y colaboración con otros agentes (robots). La estimación de movimiento usando tecnología de imagen convencional es lenta.

    ¿Cuál es el paradigma natural que se está considerando?

    Detección de movimiento a nivel neuronal en la visión de insectos, específicamente el conocido modelo HR-EMD.

    ¿Qué ya se ha hecho?

    El modelo básico HR-EMD inspirado en la visión de insectos está bien establecido. Se ha utilizado para abordar el guiado de aeronaves (evitación de colisiones, seguimiento de gargantas y aterrizaje) y se ha demostrado en plataformas robóticas. Se ha implementado en VLSI para detección de colisiones e implementado en FPGA para detección de flujo óptico y estimación de movimiento. Se ha aplicado para la estabilización de rumbo y el control de altitud de un vehículo aéreo no tripulado basado en blimps.

    ¿En qué se diferencia este enfoque?

    Las primeras aplicaciones del HR-EMD se basan en una detección de movimiento más cualitativa y no en una estimación cuantitativa de la velocidad de movimiento. Aquí los autores utilizan estadísticas de patrones de imagen (brillo, contraste y una estimación PSD espacial) combinadas con la salida HR-EMD y mediante una tabla de búsqueda que estima la velocidad del movimiento en lugar de simplemente el movimiento. Aquí también, al igual que con los esfuerzos anteriores de los autores, se utiliza un filtro de paso bajo temporal convencional como elemento de retardo en el HR-EMD.

    ¿Qué logro se reclama?

    La respuesta EMD promedio de toda la imagen se utilizó para el sistema de control de ángulo de guiñada en bucle cerrado de un brazo manipulador robótico. Demostraron control de guiñada usando una entrada de movimiento lineal por piezas y una entrada de movimiento arbitrario.

    ¿Qué planean hacer a continuación?

    Planean extenderse para demostrar la estimación de movimiento de objetos 3D en un campo receptivo.

    Resumen de papel (pegado): El mecanismo de detección de movimiento en el sistema de visión de una mosca, conocido como correlador Reichardt, sufre de una deficiencia principal como estimador de velocidad: baja precisión. Para permitir una estimación precisa de la velocidad, en este trabajo se analizan las respuestas del correlador Reichardt a las secuencias de imágenes. Se propone un modelo elaborado con módulos adicionales de preprocesamiento. El error relativo de estimación de velocidad se reduce significativamente estableciendo una tabla de búsqueda de velocidad de respuesta en tiempo real basada en el análisis del espectro de potencia de la señal de entrada. Al explotar la precisión de estimación de velocidad mejorada y la estructura simple del correlador Reichardt, se diseña y aplica un sistema de visión de alta velocidad de 1 kHz para el control del ángulo de guiñada del robot en experimentos en tiempo real. Los resultados experimentales demuestran el potencial y la viabilidad de aplicar la detección de movimiento inspirada en insectos al control de robots.


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