Tribunal:
     PRESIDENT: IVANOVA RADEVA, PETIA
     SECRETARI: BENITEZ IGLESIAS, RAUL
     VOCAL: ORTEGA RAMÍREZ, JUAN ANTONIO
Resumen de tesis: Los patólogos clínicos dependen del análisis morfológico detallado de las células de sangre periférica (PB) para un diagnóstico preciso de enfermedades hematológicas. Aunque este método tradicional es a menudo preciso, requiere una gran experiencia, es laborioso y está sujeto a variabilidad, especialmente cuando se trata de discernir características sutiles de las células. Ante estos desafíos, esta tesis doctoral introduce el uso innovador del aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales convolucionales (CNN) y redes generativas antagónicas (GAN), para transformar el examen morfológico de las células PB. La investigación se desarrolla a través de una estrategia triple. Primero, un modelo novedoso basado en GAN estandariza la visualización de imágenes de células PB a través de diversas técnicas de tinción. En segundo lugar, se adaptan arquitecturas de CNN optimizadas para una clasificación precisa de los tipos principales de células sanguíneas, con énfasis en los linfocitos reactivos y las células malignas. En tercer lugar, un sistema GAN modular genera imágenes sintéticas de PB, especialmente en el caso de células de baja prevalencia, para enriquecer el entrenamiento del modelo. Los resultados indican que el Modelo de Normalización de Tinción introducido gestiona eficazmente las variaciones de tinción sin afectar la morfología celular. Además, los modelos CNN, construidos con estos datos normalizados, sobresalen en la detección de células malignas. El modelo SyntheticCellGAN enriquece aún más el conjunto de datos de entrenamiento con células sintéticas con relevancia diagnóstica. Esta investigación destaca el impacto transformador de combinar la experiencia de los patólogos clínicos con herramientas computacionales avanzadas. Si bien estos sistemas sirven como herramientas de apoyo, es imperativo tener en cuenta que el patólogo clínico mantiene la máxima autoridad en la toma de decisiones. La fusión de la experiencia tradicional y la tecnología moderna promete revolucionar el diagnóstico hematológico, mejorando tanto la objetividad como la eficiencia. Además, este estudio significa avances relevantes hacia el establecimiento de un sistema totalmente integrado para una herramienta de cribado automático para enfermedades hematológicas.

Tribunal:
     PRESIDENT: REY LÓPEZ, JUAN MANUEL
     SECRETARI: DORIA CEREZO, ARNAU
     VOCAL: ACOSTA RODRÍGUEZ, JOSÉ ÁNGEL
Resumen de tesis: Hoy en día, las preocupaciones ambientales por la generación de energía convencional basada en combustibles fósiles están transformando el panorama energético hacia un sistema más sostenible. Con este fin, las unidades de generación distribuida (GD) han ido cobrando mayor importancia en los sistemas energéticos modernos con una creciente integración de recursos de energía renovable (RER). Sin embargo, esta transformación también implica nuevos desafíos para operar y controlar la red de manera segura y eficiente.Las microrredes (MR) son sistemas de energía a pequeña escala que han surgido como soluciones prometedoras para la integración de RER como la fotovoltaica, aerogeneradores, celdas de combustible, etc. No obstante, dada la naturaleza heterogénea de los RER, se requieren convertidores electrónicos de potencia para permitir su integración en los sistemas de corriente alterna (CA). La incorporación de estos convertidores de potencia aumenta la controlabilidad de estos recursos, pero también trae nuevos desafíos de control. En las MR de CA basadas en inversores, el ámbito de esta tesis, las unidades de GD se interconectan con la MR mediante inversores, los cuales deben ser controlados para asegurar la correcta operación, estabilidad y calidad de voltaje del sistema de CA.Para resolver estos desafíos, se han propuesto varios enfoques de control de inversores en el estado del arte. No obstante, aún existen desafíos significativos, limitaciones y oportunidades de investigación. En particular, las principales deficiencias encontradas en el estado del arte se pueden agrupar en dos áreas principales de control: a) Compartición de potencia y regulación de voltaje, y b) Compensación de desequilibrios de voltaje.Por un lado, los enfoques de control de compartición de potencia y regulación de voltaje tienen como objetivo asegurar la estabilidad de la amplitud del voltaje y la frecuencia, así como su regulación dentro de los límites deseados en microrredes de CA en modo isla. Sin embargo, la literatura existente muestra las siguientes deficiencias: el rendimiento depende de la impedancia de la línea, problemas de escalabilidad y acoplamiento de los lazos de control. Por otro lado, los enfoques de control de compensación de desequilibrios de voltaje tienen como objetivo aumentar la calidad del voltaje de la MR. Sin embargo, se encontraron falta de robustez y limitaciones en el lugar de la compensación en las estrategias del estado del arte.Esta tesis tiene como objetivo investigar nuevas estrategias de control para mejorar el rendimiento del control de potencia y aumentar la calidad del voltaje en microrredes de CA, centrándose en abordar las oportunidades de investigación encontradas en la literatura existente. La tesis se presenta como un compendio de tres artículos revisados por pares que recogen las principales contribuciones y resultados de la tesis. Estos artículos proponen tres nuevos enfoques de control que superan y eliminan la mayoría de las deficiencias y limitaciones identificadas en el estado del arte. Las principales contribuciones de la tesis se pueden resumir de la siguiente manera:Con respecto a la compartición de potencia y la regulación de voltaje, el enfoque propuesto presenta las siguientes propiedades clave: a) el rendimiento del control es independiente de la naturaleza de la impedancia de la línea, b) escalabilidad con respecto al número de inversores dentro de la MR, y c) desacoplamiento entre el lazo de control de regulación de voltaje y el lazo de control de compartición de potencia.Con respecto a la compensación de desequilibrios de voltaje, los dos enfoques propuestos presentan las siguientes propiedades destacadas: a) distribución del esfuerzo de control sin intercambio de datos de control entre inversores, b) robustez ante la conexión y desconexión de inversores y cargas, c) reducción de la carga de comunicación, y d) flexibilidad para compensar múltiples nodos locales/remotos.

Tribunal:
     PRESIDENT: VALLÈS PERIS, NÚRIA
     SECRETARI: REPISO POLO, ELY
     VOCAL: TREJO RAMÍREZ, KARLA ANDREA
Resumen de tesis: Esta investigación analiza los elementos que deben tenerse en cuenta para diseñar, desarrollar y validar un robot de servicios que desempeñe sus tareas en diferentes entornos sociales. Debido al enfoque social de los servicios prestados, se exigen consideraciones técnicas para realizar la tarea, así como la aceptabilidad de uso por parte de las personas que interactúan con el robot.La primera etapa de la investigación considera casos previos sobre la implementación de robots móviles de servicio, su análisis, la motivación de cómo resolver su aceptabilidad y uso por parte de las personas. La parte de desarrollo presenta las consideraciones técnicas y sociales para la implementación del robot social CeCi (Computer Electronic Communication Interface). Se abordan dos problemas principales de los robots sociales y los robots de servicio en entornos sociales que existen actualmente en el mercado, y que constituyen el foco principal de esta investigación: El primero es que sus costes no son asequibles para muchas empresas, universidades o personas particulares de países en desarrollo. La segunda es que su diseño está orientado exclusivamente a la parte funcional con un punto de vista inherente a los ingenieros que los crean sin tener en cuenta las opiniones, preferencias o requisitos de los usuarios finales, especialmente para su interacción social. Esta última razón acaba provocando cierta aversión al uso de este tipo de robots.En respuesta a las interrogantes planteadas, se propone un prototipo asequible y de bajo coste, partiendo de una plataforma comercial para el desarrollo de la investigación y utilizando código de fuente abierta. El diseño del robot que aquí se presenta se centra en los criterios y preferencias del usuario final, priorizando la aceptabilidad para la interacción social. Este documento detalla el proceso de selección y las capacidades de hardware del robot. Además, se proporciona una sección de programación para introducir los diferentes paquetes de software utilizados y adaptados para la interacción social, las principales funciones implementadas, así como la parte nueva y original de la propuesta. Se discute una lista de aplicaciones desarrolladas actualmente con el robot y posibles aplicaciones para futuras investigaciones.Como paso final, se explica la implementación completa del robot social a partir de dos elementos de diseño. El primer elemento es el uso de la metodología Design Thinking para el desarrollo e implementación del robot. El segundo elemento, de carácter técnico, es una taxonomía previa generada para definir asistentes robóticos con enfoque social. Por lo tanto, en el proceso de construcción se hace especial hincapié en la realización de prototipos y su ajuste a las preferencias de los usuarios. Entrevistas con usuarios que desconocían las capacidades del robot sirvieron para mejorar y validar el prototipo. Estos prototipos y su evolución se presentarán a partir de los ajustes realizados. Más allá de los comentarios de los usuarios, para la evolución de este robot se tuvieron en cuenta experiencias previas expuestas en el estado del arte. Todo el proceso metodológico se valida con encuestas, y los resultados se presentan en forma de análisis FODA (fortalezas, oportunidades debilidades y amenazas,)para futuras mejoras.

Tribunal:
     PRESIDENT: GONZALEZ SABATE, JORDI
     SECRETARI: ANGULO BAHON, CECILIO
     VOCAL: ALAMI, RACHID
Resumen de tesis: Esta tesis doctoral desarrolla y evalúa modelos avanzados de predicción del movimiento humano para mejorar las interacciones entre humanos y robots en tareas de entrega y cosecha. La investigación crea tres conjuntos de datos únicos y utiliza algoritmos de detección de pose y cámaras RGBD para la reconstrucción 3D de esqueletos humanos.Un modelo de aprendizaje profundo basado en Redes de Atención y Redes de Convolución Gráfica (GCN) se propone para mejorar la precisión de las predicciones, integrando la posición del efector final del robot. La investigación muestra que la precisión es mayor cuando se consideran las fases de aproximación y pre-contacto por separado.Además, al incluir obstáculos e intenciones humanas en los modelos, la precisión mejora aún más, y un estudio con usuarios confirma que esto mejora la calidad de la interacción en términos de sociabilidad, naturalidad y comodidad. La tesis también investiga los gestos corporales como un canal de comunicación, encontrando que los usuarios prefieren la comunicación basada en gestos sobre los métodos tradicionales.En resumen, la investigación contribuye significativamente a la interacción humano-robot proporcionando datos robustos y modelos de predicción avanzados, mejorando la naturalidad y efectividad de las tareas colaborativas.

Tribunal:
     PRESIDENT: MANSARD, NICOLAS
     SECRETARI: MORCEGO SEIX, BERNARDO
     VOCAL: LIPPIELLO, VINCENZO
Resumen de tesis: Els manipuladors aeris, els quals normalment prenen la forma de multirotors amb extremitats robòtiques afegides, utilizen aquestes extremitats per tasques purament de manipulació i, en canvi, no les fan servir durant la locomoció aèria. A més, solen tenir un moviment lent. Aquesta tesi té per objectiu millorar l’agilitat dels manipuladors aeris aprofitant la seva extremitat per afavorir el moviment del robot. Aquest objectiu implica investigar varis modes d’utilitzar l’extremitat: com una cua per locomoció aèria, com un braç per manipulació aèria, o com una cama per fer una locomoció híbrida aèria i per contactes. La present tesi contribueix en dos aspectes concrets: 1. Generació i control de trajectòries àgils per manipuladors aeris, 2. Disseny i construcció d’un manipulador aeri especialitzat en executar moviment àgils.La generació de moviments àgils requereix la predicció del moviment del robot considerant la seva dinàmica, de tal manera que poguem utilitzar aquesta dinàmica per afavorir el seu moviment. Així, podem aconseguir maniobres complexes amb una relativa facilitat. El control òptim és una tècnica de generació de trajectòries que compleix amb aquests requirements i que és central en aquesta tesi. Codifiquem les tasques del robot mitjançant les funcions de cost del problema de control òptim i fem servir la dinàmica de cost complet com a restriccions dinàmiques. Pel que fa al control, fem servir tècniques de control predictiu basades en models (MPC). Per obtenir la comanda de control, un controlador MPC soluciona el problema de control òptim en el qual hem codificat la trajectòria àgil. Després, aplica la primera comanda de la trajectòria de control solució del problema. Un controlador MPC requereix solucionar el problema de control òptim a la freqüència de control, és a dir, en pocs milisegons. Aquest fet ens obliga a utilitzar solucionadors especialitzats i ràpids basats en el principi de la programació dinàmcia, com els solucionadors de programació dinàmica diferencials (DDP). En la seva forma original, aquests solucionadors no poden considerar els límits del control. Aquests límits son importants per poder crear trajectòries compatibles amb un robot real. Per afrontar aquest problema, proposem dos mètodes basats en DDP per tal de considerar els límits del control: un és basat en una sigmoide, i l’altre es base en un mètode de projecció. Tot i usant aquests solucionadors especialitzats, encara tenim dificultats per aconseguir la freqüencia de solució desitjada i ens veiem obligats a reduir l’horitzó de l’MPC. Aquesta reducció afecta la capacitat de predicció del controlador i compromet l’acompliment de les tasques, especialment aquelles que requereixen l’elaboració d’una maniobra complexa. Per superar aquest obstacle, en aquesta tesi, proposem d’actualitzar la funció de cost terminal de l’MPC amb una funció que codifica la part de la trajectòria que es manté fora de l’horitzó del controlador. Referent al disseny del robot, executar moviments àgils esdevé complicat amb els manipuladors aeris existents, els quals són formats generalment per multirotors de grans dimensions, i amb extremitats rígides i amb elevades relacions de transimissió. En aquesta tesi, presentem el Borinot, una plataforma aèria d’accés obert dissenyada per fer recerca en locomoció àgil i híbrida fent servir el vol i els contactes. Aquesta plataforma consta d’un hexarotor àgil i potent que pot acomodar extremitats controlades per parell de diversa morfologia, permetent el control dinàmic de cos complet. A més, presentem experiments amb aquest robot demostrant diferents trajectòries àgils.A més de les contribucions esmentades, aquesta tesi contribueix en altres àrees que són necessàries per l’operació del robot. Aquestes àrees inclouen la identificaió dels paràmetres dinàmics del model basada en l’estimació per factor-graph, o desenvolupaments de dispositius que permeten el control directe de la força creada per les hèlices del multirotor.

Tribunal:
     PRESIDENT: DE SCHUTTER, BART HENRI
     SECRETARI: GRIÑO CUBERO, ROBERTO
     VOCAL: OLARU, SORIN
Resumen de tesis: Esta tesis doctoral explora la utilización de métodos de búsqueda de equilibrios generalizados de Nash (GNEs, por sus siglas en inglés) en juegos evolutivos sobre redes para el diseño de controladores basados en optimización para sistemas complejos a gran escala (LSCSs). El enfoque se centra en juegos poblacionales, que modelan interacciones estratégicas entre grandes poblaciones de agentes con niveles de racionalidad limitada. Estos juegos son adecuados para modelar problemas de optimización de LSCSs tanto directamente como mediante el uso de modelos de dinámicas evolutivas (EDMs) para actualizar variables de optimización. El concepto de GNE emerge como una solución adecuada para escenarios de control basados en optimización no cooperativa, donde múltiples subsistemas maximizan sus utilidades sujetas a restricciones acopladas. En consecuencia, esta tesis enmarca el control basado en optimización como un problema de búsqueda de GNEs e introduce métodos novedosos de teoría de juegos para lograr GNEs en juegos poblacionales en redes. Se discuten aplicaciones en juegos de congestión, coordinación de carga de vehículos eléctricos enchufables (PEVs), asignación dinámica de recursos en campos de colectores solares y respuesta a la demanda residencial.La primera parte se centra en los métodos de búsqueda de GNEs para juegos poblacionales bajo esquemas de información completa, donde la estimación de información no local no se modela explícitamente. Se proponen dos enfoques: uno que aborda juegos poblacionales con restricciones de capacidad, introduciendo protocolos de revisión de estrategias novedosos para garantizar la satisfacción de las restricciones acopladas, y otro que aborda juegos de población con restricciones de igualdad afines y restricciones de desigualdad convexas, ideando un modelo de dinámica de pagos (PDM) que dirige a los agentes hacia un GNE. Se proporcionan garantías formales de estabilidad asintótica, y estos métodos se aplican para diseñar controladores para la asignación dinámica de recursos en LSCSs.En contraste, la segunda parte formula métodos de búsqueda de GNEs para juegos poblacionales bajo esquemas de información parcial, modelando explícitamente la estimación de información de decisión no local. Aborda el alcance de los equilibrios de Nash sin restricciones acopladas y el logro de GNEs con restricciones de igualdad afines que acoplan las decisiones de múltiples agentes. Se formulan nuevos PDMs para estimar información no local y calcular multiplicadores de Lagrange asociados a las restricciones acopladas. Se proporcionan garantías de estabilidad asintótica, y los métodos se aplican a juegos de congestión a gran escala.La tercera parte introduce PDMs híbridos que combinan dinámicas en tiempo continuo y discreto. Se diseñan dos PDMs activados por eventos para acomodar características prácticas de control como implicaciones lógicas y comunicación ocasional. Un mecanismo se centra en la coordinación de carga de PEVs, considerando la finalización de la carga y las llegadas/salidas aleatorias de PEVs, mientras que otro busca reducir los costos de comunicación en la respuesta a la demanda residencial. Se deducen garantías formales de convergencia hacia GNEs para ambos casos.En resumen, esta tesis contribuye teórica y prácticamente a los métodos de búsqueda de GNEs para juegos de población en redes y al diseño de estrategias de control basadas en optimización para LSCSs.

Tribunal:
     PRESIDENT: VALIÑO GARCÍA, LUIS
     SECRETARI: COSTA CASTELLO, RAMON
     VOCAL: MORÉ, JERÓNIMO JOSÉ
Resumen de tesis: Los combustibles fósiles han desempeñado un papel fundamental en impulsar el desarrollo económico global. Sin embargo, su uso descontrolado ha generado graves consecuencias ambientales, especialmente la contaminación del aire y las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), lo que representa amenazas sustanciales para la salud humana y el bienestar del planeta. Para abordar estos problemas apremiantes, el desarrollo de tecnologías eficientes y sostenibles como las Celdas de Combustible de Membrana de Intercambio Proton (PEMFC), alimentadas con hidrógeno de fuentes renovables, se ha vuelto primordial. Las PEMFC ofrecen una gran promesa como una solución viable para la descarbonización y la mitigación de la contaminación del aire y las emisiones de GEI asociadas con el transporte y los vehículos. Sin embargo, superar los desafíos relacionados con su eficiencia y longevidad sigue siendo un paso crucial hacia adelante. Específicamente, esta tesis explora la aplicación de las PEMFC en un vehículo eléctrico de celda de combustible automotriz. La longevidad y durabilidad de un sistema de celdas de combustible, junto con su eficiencia, son factores clave en el avance de los vehículos de celdas de combustible, ya que afectan significativamente el costo y la aceptación del consumidor de estos vehículos. En el ámbito de las aplicaciones automotrices, los principales factores de la degradación de las celdas de combustible incluyen condiciones operativas desafiantes (que incluyen temperatura, humedad, presión, velocidad de flujo de masa, densidades de potencia altas y bajas), perfiles de carga dinámicos, manejo inadecuado durante los modos de arranque, parada e inactividad, y la presencia de contaminantes en los gases reactantes. Se presenta en esta tesis un modelo de parámetros distribuidos de la pila, que representa con precisión el comportamiento dinámico interno de la misma. Además, se introducen y implementan en Simulink los modelos de los subsistemas de balance de planta, incluyendo los subsistemas de ánodo, cátodo y térmico. Todos estos modelos se validan experimentalmente. Con base en estos modelos, se diseña una estrategia de control predictivo del modelo para obtener las condiciones operativas óptimas para la pila y generar a partir de estas las referencias de control de los subsistemas de balance de planta. Se diseña un controlador supervisor para un sistema de celdas de combustible. Este controlador supervisor comprende tres componentes clave: un generador de referencias, una máquina de estados y un calculador de límites de potencia. El controlador supervisor se somete a rigurosas pruebas de simulación utilizando un ciclo de conducción automotriz estándar. Estas metodologías y algoritmos de control sofisticados se aplican luego al sistema automotriz desarrollado en el proyecto europeo INN-BALANCE, que sirvió como base para esta tesis doctoral. Por lo tanto, esta tesis presenta resultados experimentales obtenidos de la implementación del controlador propuesto en un vehículo prototipo en las instalaciones de PCS y CEVT, abarcando el arranque, apagado, seguimiento dinámico de carga y rendimiento del controlador local de los subsistemas. Finalmente, esta tesis proporciona una visión integral de las contribuciones realizadas por la investigación y sus resultados. La conclusión también propone posibles vías para futuras investigaciones, marcando el final del viaje investigativo emprendido en esta tesis.

Tribunal:
     PRESIDENT: SERRATOSA CASANELLES, FRANCESC ASSIS
     SECRETARI: GRAU SALDES, ANTONI
     VOCAL: VENTURA ROYO, CARLES
Resumen de tesis: La inspección superficial de las superficies pintadas en la industria automotriz, tradicionalmente ha sido un proceso manual a cargo de operadores con ojo agudo, responsables de inspeccionar todo el cuerpo del coche. Sin embargo, como se puede deducir, las inspecciones manuales a menudo carecen de repetitividad y fiabilidad, aspectos muy deseados en un sector tan exigente. La visión por computador ha abordado este problema con los primeros sistemas automatizados de detección de defectos, señalando los defectos en la carrocería y su tamaño. Sin embargo, dado que estos sistemas están limitados solo a la detección, el operador aún es responsable de identificar adecuadamente los defectos para su posterior reparación. Además, hay una falta de trazabilidad entre el proceso y los propios defectos, lo que retrasa la identificación de las causas raíz de las instalaciones defectuosas del taller de pintura.En esta tesis, abordamos el problema multidisciplinario de la identificación de defectos en superficies especulares, con dos líneas de investigación principales. En la primera, hemos desarrollado un nuevo enfoque de iluminación basado en la luz difusa indirecta, en contraste con la reflexión especular convencional. Junto con una cámara de alta resolución, hemos demostrado una mejora significativa en la identificación de defectos, en comparación con los sistemas existentes. Estos resultados han sido evaluados con auditores especializados de la fábrica de SEAT Martorell.La segunda línea de investigación, orientada a la visión por computadora, explora las posibilidades de implementar una solución de aprendizaje profundo para la identificación de defectos industriales. Hemos desarrollado un modelo rápido y fiable de agregación de contexto, que presenta convoluciones dilatadas y conexiones residuales entre capas opuestas. Este modelo se entrena siguiendo una combinación de funciones de coste entre clasificación y segmentación, para un entrenamiento más progresivo. Además, para hacer frente a las frecuentes desigualdades de clases en los conjuntos de datos industriales, hemos desarrollado una estrategia de aumento de imágenes con recorte guiado, basada en recortar defectos reales al azar en imágenes no defectuosas para generar nuevas muestras sintéticas. Los resultados indican que la combinación de este modelo con esta estrategia de aumentación supera a modelos de segmentación consolidados.Finalmente, en situaciones de escasez de datos, hemos recurrido a métodos de síntesis de imágenes para generar nuevas muestras artificiales. Modelos como Pix2pix han demostrado ser capaces de generar imágenes casi reales, ayudando al modelo de segmentación a converger más rápidamente que con la técnica anterior de aumento de imágenes con recorte guiado. Más adelante, este método generativo será superado por uno más sofisticado, que incorpora capas de normalización adaptativas espacialmente y ayuda a sintetizar imágenes incluso sin un codificador. En general, hemos demostrado buenas capacidades en múltiples conjuntos de datos industriales.

Tribunal:
     PRESIDENT: NGUYEN, ANH-TU
     SECRETARI: BLESA IZQUIERDO, JOAQUIN
     VOCAL: IFQIR, SARA
Resumen de tesis: La conducción autónoma es una solución prometedora para los sistemas de transporte actuales que proporcionaría un flujo de tráfico sostenible, una movilidad eficiente y la reducción de la contaminación. Sin embargo, la interacción de múltiples vehículos presenta varios desafíos de ingeniería, como la comunicación entre vehículos y la toma de decisiones críticas. La robustez es otro desafío crucial para garantizar el diseño adecuado de la tecnología de conducción autónoma. Los vehículos están sujetos a una incertidumbre significativa debido a errores de modelado, discretización de señales de sensores o señales externas que afectan negativamente a su comportamiento nominal. Esta tesis propone enfoques robustos y óptimos basados en modelos para abordar problemas de control y planificación del movimiento. La robustez se aborda desde una perspectiva de la teoría de conjuntos. Específicamente, las ventajas de los conjuntos zonotópicos se utilizan en el diseño de restricciones de los tubos de trayectoria en la planificación y el control, así como para cuantificar y propagar la incertidumbre en las fases de modelado y estimación.En el área del modelado, esta tesis utiliza modelos orientados al control/planificación usando los paradigmas Takagi-Sugeno (TS) y de modelos lineales con parámetros variantes en el tiempo (LPV) para reescribir el modelo no lineal del vehículo. Estas representaciones se obtienen a partir de las ecuaciones físicas de movimiento o directamente de un lote de datos. El modelo dinámico basado en datos se entrena utilizando un sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS). Mientras tanto, la incertidumbre asociada con los parámetros del modelo se estima mediante un enfoque zonotópico recursivo de mínimos cuadrados (ZRLS).En el área del control de movimiento, esta tesis propone una estrategia robusta de seguimiento de trayectoria de dos capas que utiliza un controlador predictivo basado en modelo (MPC) en la capa externa. En la capa interna, se utiliza una combinación de un controlador zonotópico cuadrático lineal (LQZ) y un filtro zonotópico de Kalman (ZKF). La energía del vehículo es gestionada por el MPC a través del estado de carga de su batería, garantizando índices de rendimiento en términos de velocidades longitudinal, lateral y angular. Para este propósito, la estrategia de control propuesta combina el modelo dinámico basado en datos con modelos cinemático y de estado de carga.Posteriormente, la configuración robusta de dos capas se utiliza con fines de planificación. En la primera parte, el planificador predictivo basado en modelo (MPP) genera las referencias factibles en línea mientras maximiza tanto la velocidad longitudinal como el ahorro de energía a través del estado de carga de su batería. Esto difiere a la etapa de control, en la que el controlador sigue las referencias previamente calculadas fuera de línea. Además, el planificador integra un modelo de predicción basado en datos así como un método similar a un corredor de conducción, el cual es computacionalmente eficiente y basado en restricciones del ancho de la pista para evitar colisiones con obstáculos tanto estáticos como en movimiento. En la segunda parte, se propone un MPP para abordar la coordinación entre vehículos autónomos conectados. Este planificador utiliza la representación LPV del modelo no lineal del vehículo, que se deriva de las ecuaciones físicas de movimiento utilizando el enfoque de incrustación no lineal. Asimismo, incorpora desigualdades lineales de enteros mixtos para garantizar maniobras de adelantamiento seguras y evitar restricciones no lineales impuestas por los límites de los obstáculos.Para evaluar la efectividad de los enfoques de control y planificación propuestos, se utiliza un coche eléctrico a escala de 1/10. Adicionalmente, las simulaciones se realizan en regímenes agresivos de conducción autónoma, que implican curvas pronunciadas y conducción a máxima velocidad.

Tribunal:
     PRESIDENT: HARO ORTEGA, GLORIA
     SECRETARI: SÁNCHEZ RIERA, JORDI
     VOCAL: PORZI, LORENZO
Resumen de tesis: La modelación de escenas en 3D se refiere al proceso de crear una representación digital de entornos del mundo real para unamejor comprensión y posterior manipulación. Los trabajos iniciales involucraban la utillzación de representaciones estructuradaspuras como mallas o rejillas de vóxeles. El reciente éxito del aprendizaje profundo ha permitido representaciones implícitas delas escenas utilizando redes neuronales profundas, que suelen ser de alta eficiencia en el aprendizaje automático a partir dedatos y en el manejo de escenas complejas de alta resolución. Sin embargo, estas representaciones implícitas a menudo no sonexplicables con un proceso de aprendizaje automático de características, lo que dificulta sus futuras aplicaciones en escenariospracticos. Por ejemplo, para reducir posibles fallos catastróficos en campos de alto riesgo como la atención sanitaria o laconducción autónoma, la incertidumbre asociada con los resultados de la modelación debe incluirse en el proceso de toma dedecisiones.Con el objetivo de una modelación de escenas en 3D mas interpretable, esta tesis explora varios métodos para cuantificar laincertidumbre en el proceso de modelación de escenas en 3D que utiliza la representación neural implicita. En primer lugar,proponemos campos de radiancia neurales estocásticos para modelar un marco probabilístico para capturar la incertidumbre enlas imagenes RGB renderizadas y la profundidad estimada a partir del modelo de escena aprendido, con una reducción drásticade la complejidad del modelo en comparación con los métodos probabilísticos basados en Bayesianos anteriores. Para mejorarsu capacidad de manejar escenas más complejas con geometría y apariencia variables, a continuación extendemos laexpresividad del modelo incorporando modelos generativos basados en flujos para aprender automáticamente distribuciones dedensidad complicadas de manera flexible. Aunque estos métodos son capaces de lograr una modelación 3D precisa con unaestimación de incertidumbre confiable, todavía sufren del proceso de optimización que consume mucho tiempo, lo que impidesus futuras aplicaciones en escenarios prácticos. Por lo tanto, exploramos una representación híbrida con rejillas de vóxelesincorporadas para aprender explícitamente la densidad volumétrica de cada posición 30, mejorando dramáticamente laeficiencia del modelo tanto en optimización como en inferencia. Hasta ahora, el marco actual esta diseñado inherentemente paraestimar la incertidumbre predictiva para las áreas de la escena que se pueden observar en las imágenes de entrenamiento, yfalla al no proporcionar una incertidumbre confiable que involucre contenidos de escena no observados, como la oclusión para laexploración robótica en experimentos desconocidos. Para este propósito, finalmente proponemos introducir un campo deincertidumbre 3D basado en el modelo entrenado, que muestra una incertidumbre consistentemente alta para las prediccionesde esas regiones de escena no observadas.En resumen, diseñamos un marco probabilístico eficiente y confiable para la modelación de escenas en 3D para cuantificar laincertidumbre integral asociada con las predicciones tanto de las regiones de la escena observadas como de las no observadas.Este marco proporciona una herramienta sólida para la toma de decisiones y el análisis conscientes de la incertidumbre en unavariedad de aplicaciones que dependen de la modelación de escenas en 3D.

Tribunal:
     PRESIDENT: ANGULO BAHON, CECILIO
     SECRETARI: MORENO RIBAS, ANTONIO
     VOCAL: UGUR, EMRE
Resumen de tesis: El mundo real o físico presenta un amplio abanico de obstáculos a la aplicación de robótica en muchas tareas. En múltiples industrias (e.g. cadenas de montaje de coches) se utilizan comportamientos predeterminados y/o programas teleoperados porque ofrecen robustez y fiabilidad. Sin embargo, su alcance es limitado y se quedan cortos en entornos menos controlados. Exploramos las posibilidades de planificación de tareas, o planificación desde la Inteligencia Artificial (IA), para resolver tareas de forma más flexible y no predeterminada. A diferencia de la planificación de movimientos, la planificación IA se centra en la toma de decisiones a alto nivel, más que en cuestiones tales como la computación de trayectorias o la dinámica. La planificación de tareas es una herramienta muy poderosa para agentes situados en entornos virtuales (e.g. videojuegos o servicios web). Una de sus principales ventajas es que permite comportamiento deliberativo, explicable y adaptativo, siempre que un modelo fiable del entorno esté disponible. Sin embargo, el mundo real presenta algunos desafíos que dificultan la aplicación de planificación IA. Esta tesis tiene los siguientes objetivos, cada uno de ellos vinculado a un desafío distinto: (O1) integración de planificación IA y de movimiento; (O2) gestión de los efectos no intencionados de las acciones tomadas por el robot; (O3) realización de tareas incluso cuando el robot no conoce toda la información relevante; y (O4) aprendizaje automático de modelos de acción, para evitar crearlos manualmente. Nuestras primeras contribuciones se centran principalmente en los objetivos O1-O3. Consisten en planificar y actuar. Proponemos paradigmas jerárquicos de planificación; explotar las propiedades topológicas de las tareas para simplificar los Procesos de Decisión de Markov (MDPs) subyacentes; y planificar con la ayuda de simuladores físicos para minimizar el riesgo de efectos no intencionados. La segunda parte de nuestras contribuciones se centran en el objetivo O4, y consisten en diferentes algorithmos para aprender y reconocer acciones tipo STRIPS. Proporcionamos resultados y hallazgos publicados para apoyar cada contribución, junto con ejemplos de escenarios de manipulación, como por ejemplo desensamblado automático de dispositivos electromecánicos, e interacciones de asistencia social.

Tribunal:
     PRESIDENT: PALACÍN ROCA, JORGE
     SECRETARI: SANFELIU CORTES, ALBERTO
     VOCAL: RIBAS XIRGO, LLUÍS
Resumen de tesis: Esta disertación tiene como objetivo investigar dos tareas cruciales en el campo del procesamiento de señales e imágenes: la eliminación de ruido de señales y el realce de imágenes. En primer lugar, para el procesamiento de señales, proponemos tres algoritmos innovadores de eliminación de ruido diseñados específicamente para señales EEG unidimensionales. Estos algoritmos combinan las fortalezas del aprendizaje profundo y las técnicas tradicionales de procesamiento de señales para adaptarse eficazmente a diversos tipos de ruido asociados con diferentes tareas cognitivas, mejorando así la calidad y precisión de las señales. En segundo lugar, en el ámbito del procesamiento de imágenes, presentamos tres nuevos algoritmos de realce de imágenes diseñados para abordar múltiples tipos de ruido en escenas naturales. Al integrar metodologías de aprendizaje profundo con conocimientos previos, estos algoritmos mejoran la nitidez de la imagen, el contraste y la reproducción de detalles, demostrando adaptabilidad y confiabilidad en diferentes condiciones de iluminación, climáticas y equipos fotográficos. Por último, realizamos un análisis exhaustivo de las similitudes y diferencias entre las tareas de realce de imágenes y eliminación de ruido de señales. Al comparar las metodologías empleadas por cada una para manejar diversos tipos de ruido, derivamos conclusiones significativas para guiar la investigación futura. Estas contribuciones están destinadas a avanzar significativamente las capacidades tecnológicas y la comprensión teórica en ambos campos.