Incremental learning of variational autoencoders for anomaly detection in autonomous robots

LAUREA MAGISTRALEIl rilevamento di anomalie e guasti è una parte cruciale della vita di un robot autonomo. Infatti, un guasto non tempestivamente rilevato e riparato può comportare il danneggiamento del robot stesso (con conseguente perdita di denaro) o, ancor peggio, danni alle persone circostanti. Questa tesi propone un nuovo metodo basato sul deep learning per la rilevazione di anomalie nei robot autonomi. Il contributo principale di questa tesi è un nuovo metodo incrementale per l'addestramento di autoencoder variazionali in modo non supervisionato. Il metodo proposto proietta i log ottenuti da sensori a bordo di un robot in uno spazio latente basato sul progresso che può essere utilizzato per rilevare anomalie sia in fase di esecuzione (online) che offline. A differenza della maggior parte degli altri approcci esistenti, che di solito sono addestrati in un ambiente semi-supervisionato, il nostro metodo non richiede grandi quantità di osservazioni nominali, ma vengono utilizzate solo osservazioni senza etichetta, contenenti campioni sia nominali che anomali. Abbiamo confrontato il nostro approccio con due metodi esistenti basati su autoencoder variazionali e altri due metodi comunemente usati nella robotica, su tre set di dati. I risultati sperimentali mostrano che il nostro metodo supera i concorrenti sia in termini di tasso di falsi positivi che di ritardo degli allarmi.Detection of anomalies and faults is a crucial part of the life of an autonomous robot. In fact, a fault which is not promptly detected and taken care of may result in the robot damaging itself (with the consequence of a loss of money) or, even worse, in the robot harming surrounding people. This thesis proposes a new deep learning-based method for detecting anomalies in autonomous robots. The main contribution of this thesis is a new incremental method for training variational autoencoders in an unsupervised fashion. The proposed method projects robotic sensors logs in a progress-based latent space that can be used to detect anomalies both at runtime (online) and offline. Unlike most other existing approaches, which are usually trained in a semi-supervised setting, our method does not require a big batch of nominal observations, but, only unlabeled observations are employed, containing both nominal and anomalous samples. We compared our approach against two state-of-the-art methods based on variational autoencoders and two other methods commonly used in robotics, on three datasets. Experimental results show that our method outperforms the competitors both in terms of false positive rate and alert delay

Terrestrial Laser Scanner Resolution: Numerical Simulations and Experiments on Spatial Sampling Optimization

An empirical approach is proposed in order to evaluate the largest spot spacing allowing the appropriate resolution to recognize the required surface details in a terrestrial laser scanner (TLS) survey. The suitable combination of laser beam divergence and spot spacing for the effective scanning angular resolution has been studied by numerical simulation experiments with an artificial target taken from distances between 25 m and 100 m, and observations of real surfaces. The tests have been performed by using the Optech ILRIS-3D instrument. Results show that the discrimination of elements smaller than a third of the beam divergence (D) is not possible and that the ratio between the used spot-spacing (ss) and the element size (TS) is linearly related to the acquisition range. The zero and first order parameters of this linear trend are computed and used to solve for the maximum efficient ss at defined ranges for a defined TS. Despite the fact that the parameters are obtained for the Optech ILRIS-3D scanner case, and depend on its specific technical data and performances, the proposed method has general validity and it can be used to estimate the corresponding parameters for other instruments. The obtained results allow the optimization of a TLS survey in terms of acquisition time and surface details recognition

Iceland, an Open-Air Museum for Geoheritage and Earth Science Communication Purposes

Iceland is one of the most recognizable and iconic places on Earth, o\ufb00ering an unparalleled chance to admire the most powerful natural phenomena related to the combination of geodynamic, tectonic and magmatic forces, such as active rifting, volcanic eruptions and subvolcanic intrusions. We have identi\ufb01ed and selected 25 geosites from the Sn\ue6fellsnes Peninsula and the Northern Volcanic Zone, areas where most of the above phenomena can be admired as they unfold before the viewers\u2019 eyes. We have qualitatively assessed the selected volcano\u2013tectonic geosites by applying a set of criteria derived from previous studies and illustrated them through \ufb01eld photographs, unmanned aerial vehicle (UAV)-captured images and 3-D models. Finally, we have discussed and compared the di\ufb00erent options and advantages provided by such visualization techniques and proposed a novel, cutting-edge approach to geoheritage promotion and popularization, based on interactive, navigable Virtual Outcrops made available online

Studio dei muoni cosmici con l'esperimento XENONnT ai Laboratori Nazionali del Gran Sasso

La materia ordinaria contribuisce per circa il 15% alla materia totale dell’Universo: la restante frazione è attribuita alla Materia Oscura, la quale interagisce solo gravitazionalmente e, secondo vari modelli, debolmente. Uno dei candidati per la Materia Oscura sono le WIMP (Weakly Interacting Massive Particle), particelle le cui interazioni con la materia ordinaria sono caratterizzate da piccole sezioni d’urto. L’esperimento XENONnT ai laboratori del Gran Sasso è uno dei più sensibili al mondo per la ricerca diretta delle WIMP. Il suo obiettivo è la rivelazione dei segnali di luce e carica rilasciati dalla collisione delle WIMP con i nuclei di Xenon contenuti in una Dual-Phase Time Projection Chamber. Questo lavoro di tesi si concentra sul rumore di fondo provocato nel rivelatore dai raggi cosmici tramite lo studio degli eventi registrati dal sistema Muon Veto che rivelano il passaggio di un muone. In particolare si è approfondito il contributo dei segnali di AfterPulse (AP), i quali, a seconda dell’abbondanza con cui si manifestano, generano tre popolazioni di eventi muone di durata temporale crescente e occorrenze pari al 91.0%, 8.5%, 0.5% del totale. A seguito di un primo segnale corrispondente al passaggio del muone, nella prima popolazione si nota infatti un picco a 400 ns dovuto agli AP generati dall’H+. Nella seconda, si osserva un altro picco a 1900 ns provocato dall’He+ e nella terza due ulteriori picchi a 4700 e 6700 ns, il primo dovuto a ioni compresi tra O+, CH4+ , N2+, O2+, Ar+ e il secondo al CO2+. Si è individuato a 128 ns il tempo che discrimina in un evento gli hitlet generati dall’arrivo del muone da quelli provocati dagli AP, la cui area nelle tre popolazioni rappresenta l’8.6%, 8% e 14.9% del totale. Studiando la molteplicità con cui ogni fotomoltiplicatore partecipa agli AP, si osserva che alcuni di essi sono più predisposti a generare questo fenomeno, nonostante nessuno presenti comportamenti anomali, tali da escluderli dall’analisi dati

Moda e memória

UID/SOC/04647/2019publishersversionpublishe

Papular-purpuric gloves and socks syndrome due to parvovirus B19: a report of two simultaneous cases in cohabitant families.

The so-called papular-purpuric gloves and socks syndrome (PPGSS) is a condition characterized by acute onset of intense erythema, edema and petechiae with a typical localization on the hands and feet, besides mucosal lesions of the oral cavity. The syndrome has a favorable and self-limited course, requiring only a symptomatic therapy. In the 50% of the cases described in literature (ninety cases in 22 years), is documented an acute infection caused by parvovirus B19 and in only two cases the onset of PPGSS is reported among different members of the same family. The aim of the work is to describe two cases of PPGSS arisen during a short time period in two family members affected by an acute parvovirus B19 infection found by serum sampling. The peculiarity of the study was the infrequence of the syndrome and the rareness of the description of PPGSS in rheumatology. This syndrome is usually described in dermatology, but it is also interesting for the rheumatologist because it comes in differential diagnosis with various autoimmune diseases