Progettazione ed implementazione di un sistema di obstacle avoidance per veicoli terrestri autonomi basato su visione stereoscopica

L’argomento trattato nel presente lavoro è il riconoscimento ostacoli da parte di un veicolo autonomo che si muove in ambiente esterno, mediante visione artificiale. Per rilevare la distanza degli ostacoli è stata utilizzata la visione stereoscopica. L’approccio utilizzato può essere esplicato nelle seguenti fasi: 1) Estrazione di features dalle immagini provenienti dal sistema stereo 2) Individuazione delle corrispondenze tra le features provenienti da coppie di immagini stereo. 3) Triangolazione delle features di cui si è determinato una corrispondenza in modo da ottenere un insieme di punti nello spazio 3D 4) Clusterizzazione dei punti tridimensionali ottenuti dopo la triangolazione. Ogni cluster ottenuto rappresenta un’area non navigabile. 5)Creazione di una rappresentazione bidimensionale vista dall’alto degli ostacoli 6) Creazione della mappa bidimensionale vista dall’alto degli ostacoli. La mappa è stata creata sia relativamente al sistema di riferimento mobile solidale al veicolo, basandosi solo sullo stato corrente dell’ambiente che si presenta davanti al sistema di visione, sia relativamente ad un sistema di riferimento fisso, basandosi sui dati memorizzati durante tutto il tragitto che il veicolo ha percorso

I muri non sono mai semplicemente muri. A volte possono essere storia, altre volte possono essere idee. Giuliano Scabia e il sentiero teatrale per pensare e incontrare diversamente la follia

Il saggio propone una riflessione sul percorso dell’artista Giuliano Scabia che, per primo in Italia, negli anni Settanta, ha sperimentato i luoghi del disagio psichico come nuovo ambito di intervento teatrale. La sua esperienza, iniziata al fianco di Basaglia per abbattere le mura del manicomio, si articola nel tempo con costanti richiami tematici. Gli interventi di Scabia, sempre strutturati in risposta alla mutevole relazione tra contesto sociale e malattia mentale, vogliono puntare l’attenzione sulla necessità di una psichiatria responsabile e di una società civile, protesa verso l’abolizione delle barriere ideologiche che impediscono l’integrazione. L’articolo deriva da un capitolo della mia tesi di laurea specialistica, Il teatro nei luoghi del disagio psichico. Una storia italiana e alcune sue pratiche attuali, discussa il 29 marzo scorso presso la Facoltà di Lettere e Filosofia dell'Università di Parma.The paper proposes a reflection on the artist's Giuliano Scabia who was the first in Italy, during the seventies, to experience the places of psychological problems as a new area of theatrical intervention. His experience began at the side of Basaglia to break down the walls of the asylum and continued in time with constant reminders themes. Scabia's interventions are structured in response to the changing relationship between social environment and mental illness. They want to focus attention on the need for a responsible psychiatry and a civil society, leaning towards the abolition of ideological barriers that prevent integration. This article is derived from a chapter of my degree thesis, The Theatre at places of psychic distress. An Italian story and some of its current practices, discussed last March 29th at the Faculty of Humanities, University of Parma

La enseñanza del fútbol sala en la formación de futuros profesionales de la Educación Física: la aproximación entre la teoría y la práctica

El trabajo describe una actividad realizada en la asignatura de fútbol sala del curso de formación de profesorado en Educación Física de la Universidade de Caxias do Sul (UCS) en Brasil. Los estudiantes impartieron clases de fútbol sala para niñas con edad entre los 11 y los 14 años en los centros de enseñanza de la ciudad de Caxias do Sul y su región. El objetivo de la actividad fue proporcionar a los futuros profesionales un mayor acercamiento a la realidad con la cual se deberán enfrentar en un futuro muy cercano, produciendo una formación más significativa y relevante. Al final del curso, después de los 18 partidos semanales previstos, más las clases para las chicas, los estudiantes respondieron un pequeño cuestionario adaptado en la escala de Likert sobre la importancia de la experiencia práctica para su formación. Los resultados determinaron que 7% de los alumnos del curso consideraron que la experiencia de enseñanza con las chicas presentó poca importancia para su formación como profesionales de Educación Física. Por otra parte 16% han considerado importante la actividad práctica. 37% dijeron que la experiencia fue bastante importante y 40% han respondido que la actividad fue de fundamental importancia. Ninguno contestó que la actividad fue nada importante. Así, concluimos que la utilización de esa metodología y experiencia didáctica ha permitido la reducción de las discrepancias entre la teoría y práctica existentes en las asignaturas de carácter práctico en los cursos de formación del profesorado

Deep learning for automatic artefacts detection in EEG data: a comparative study between hvEEGNet and ICLabel

openThe identification and elimination of signal disturbances is a fundamental step in the analysis of EEG data. Manually annotating datasets through expert labelling is a laborious process, as it demands significant time and resources, along with a high level of expertise to precisely distinguish between segments affected by artefacts and those that are clean. This thesis investigates the feasibility of utilizing deep learning architectures to automate the detection of signal irregularities, thereby mitigating the challenges posed by manual labelling. To this end, two deep learning-based models, namely ICLabel and hvEEGNet, were evaluated for their performance in identifying artefactual trials within the public Dataset 2a and the in-house Cosynclab dataset. The study uncovered patterns of disruption in specific test set subjects of the Dataset 2a that were overlooked during expert review. Additionally, several classification methods were analysed, emphasizing the models’ ability to detect noisy trials. Notably, the findings introduce the concept of a tunable detection sensitivity, allowing for greater flexibility in managing artefactual segments. The results of this research highlight significant progress in EEG signal processing, addressing key challenges and paving the way for broader implementation of fully automated techniques to identify and handle noise in electrophysiological recordings.The identification and elimination of signal disturbances is a fundamental step in the analysis of EEG data. Manually annotating datasets through expert labelling is a laborious process, as it demands significant time and resources, along with a high level of expertise to precisely distinguish between segments affected by artefacts and those that are clean. This thesis investigates the feasibility of utilizing deep learning architectures to automate the detection of signal irregularities, thereby mitigating the challenges posed by manual labelling. To this end, two deep learning-based models, namely ICLabel and hvEEGNet, were evaluated for their performance in identifying artefactual trials within the public Dataset 2a and the in-house Cosynclab dataset. The study uncovered patterns of disruption in specific test set subjects of the Dataset 2a that were overlooked during expert review. Additionally, several classification methods were analysed, emphasizing the models’ ability to detect noisy trials. Notably, the findings introduce the concept of a tunable detection sensitivity, allowing for greater flexibility in managing artefactual segments. The results of this research highlight significant progress in EEG signal processing, addressing key challenges and paving the way for broader implementation of fully automated techniques to identify and handle noise in electrophysiological recordings

Schizophrenia and other psychotic disorders in Caribbean-born migrants and their descendants in England: systematic review and meta-analysis of incidence rates, 1950–2013

PURPOSE: Increased risk of schizophrenia and other psychotic disorders among black Caribbean migrants and their descendants have been described since the 1960s. It remains unclear whether this risk varies over time, between rural and urban areas, or according to methodological artefact. METHODS: We conducted a systematic review of the incidence of adult-onset psychotic disorders in black Caribbean groups relative to the baseline population in England, published 1950-2013. Subject to sufficient data (N ≥ 5) we used random effects meta-analyses to estimate pooled incidence rates (IR) and rate ratios (IRR) of seven psychotic disorder outcomes, and meta-regression to inspect whether any variation was attributable to study-level methodological features, including case ascertainment, denominator reliability, choice of baseline population and study quality. RESULTS: Eighteen studies met inclusion for review. Sixteen demonstrated statistically significant elevated incidence rates in the black Caribbean group, present across all major psychotic disorders, including schizophrenia and bipolar disorder. Methodological quality increased over time (p = 0.01), but was not associated with estimated IR or IRR. For schizophrenia (N = 11 studies) the pooled IRR in the black Caribbean group was 4.7 (95 % CI 3.9-5.7) relative to the baseline; no evidence of publication bias was observed. We found weak evidence to suggest schizophrenia IRRs were smaller from studies in more urban settings (odds ratio 0.98; 95 % CI 0.96-1.00; p = 0.06). CONCLUSIONS: Higher incidence rates of psychotic disorders have been present for more than 60 years amongst black Caribbean ethnic groups in England, despite improved study methodologies over time. Aetiological explanations appear to more parsimoniously account for this excess than methodological biases

Size effects of RC interfaces subjected to shear

LAUREA MAGISTRALEIl meccanismo di trasferimento del taglio lungo le interfacce tra calcestruzzi di diversa età e/o diverse proprietà meccaniche è un problema complesso, che è influenzato da molti parametri. Tale meccanismo è presente in applicazioni di diverse tecniche di riparazione e rinforzo di edifici esistenti, come nel caso di nuove incamiciature o getti di completamento di solette, e nel caso di costruzione di nuove strutture, ad esempio quando si utilizzano elementi prefabbricati. Molti autori hanno studiato questo problema e le sue applicazioni specifiche, proponendo nel corso degli anni diverse equazioni progettuali. Sono stati evidenziati tre principali meccanismi di trasferimento a taglio che governano il problema: adesione, attrito e effetto bietta. La tesi si concentra sull'influenza delle dimensioni del provino e della resistenza del calcestruzzo di entrambi gli strati di calcestruzzo sulla resistenza al taglio. La scelta del primo argomento è giustificata dal fatto che molte equazioni di progetto esistenti si basano su test condotti su piccoli campioni, che non sono necessariamente rappresentativi di strutture reali, mentre recentemente un nuovo campione più grande è stato proposto per la valutazione della resistenza a taglio in accordo con le linee-guida EOTA. Inoltre è stata considerata anche l’influenza della resistenza del calcestruzzo, in quanto nei casi pratici spesso si trova diverse condizioni esistenti. L'analisi numerica, utilizzando il software commerciale Abaqus, è stata eseguita per analizzare i parametri oggetto di studio. Per prendere in considerazione la non linearità del calcestruzzo, i modelli numerici sono stati elaborati utilizzando l'opzione Concrete Damaged Plasticity, in cui vengono introdotti i parametri di plasticità e le curve di danno a compressione e trazione per i calcestruzzi modellati. Inizialmente è stata effettuata una validazione del modello numerico proposto utilizzando i risultati sperimentali ottenuti da una campagna di ricerca svoltasi presso il Politecnico di Milano. Dopo la validazione del modello, è stata condotta l'analisi dell'effetto dimensionale. Infine, è stato condotto uno studio sull'influenza della resistenza del calcestruzzo. Nello studio di entrambi i parametri, è stata effettuata una valutazione sui risultati riguardanti le curve di carico rispetto allo scorrimento, le distribuzioni degli spostamenti, i modelli di schiacciamento e fessurazione e le distribuzioni delle sollecitazioni.The shear transfer mechanism along interfaces between concretes of different ages and/or different mechanical properties is a complex problem, that is influenced by many parameters. It is related to applications of repair and strengthening techniques of existing buildings, such as in case of new jacketing or slab overlay, and to constructions of new structures, for instance when precast elements are used. Many authors have studied this problem and its specific applications, proposing different design equations throughout the years. It was found that there are three main shear transfer mechanisms governing the problem: adhesion, friction and dowel action. The thesis focus on the influence of the size of the specimen and on the concrete strength of both concrete layers on the shear strength. The choice of the first topic is justified by the fact that many proposed existing design equations are based on tests conducted on small specimen, that are not necessarily representative of real structures, while recently a new bigger specimen has been proposed by the EOTA assessment. The choice of the later topic is due to the considerable influence of this parameter. Numerical analysis, using the commercial software Abaqus, were performed for the proposed studies. To take into consideration the non-linearity of the concrete, the numerical models were elaborated using the Concrete Damaged Plasticity option, in which plasticity parameters and compressive and tensile damage curves are introduced for the modelled concretes. Initially, a validation of the proposed numerical model was made using experimental results obtained from a research campaign that took place at Politecnico di Milano. After the validation of the model, the size effect analysis was conducted. Finally, a study was conducted on the influence of concrete strength. In the studies of both parameters, an evaluation was made on results concerning load versus slip curves, displacement distributions, crushing and cracking patterns and stresses distributions

Towards optimization methods for movelets extraction in multiple aspect trajectory classification

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2023.In the last few years there has been a significant increase in the collection of mobility data. By mobility data we refer to the collection of positioning data, called trajectories, of tracked moving objects. These objects could be humans, animals, vehicles or other devices like Internet of Things (IoT). The analysis of such data has been proved to be useful in several application domains from a urban scenario for traffic prediction or transportation means optimization, to maritime domain analysing vessels paths or environmental domain with the study of hurricanes evolution or animal behavior. One of the most typical and used analysis task on mobility data is classification, where trajectory data is automatically assigned a label or class. The explosion of social media data, sensors, IoT, and Internet-enabled sources allowed the semantic enrichment of such mobility data, which evolved from raw spatio-temporal data to high dimensional data. Mobility analysis, and specifically classification task, on such high dimensional data becomes therefore more challenging. In fact, existing trajectory classification methods have mainly considered space, time, and numerical data, ignoring the large number of semantic dimensions. Only recently research community proposed classification methods based on the concept of movelets that are the parts of a trajectory that better discriminate a class and that can therefore improve classification accuracy. State of the art methods in movelets extraction are computationally inefficient, which makes them unfeasible to be used for real large high dimensional datasets. The objective of this thesis is therefore to develop new algorithms for discovering movelets that are faster than state of the art while maintaining or improving classification accuracy. Our main contribution is a new high performance method for extracting movelets and classifying trajectories, called HiPerMovelets (High-performance Movelets). Experimental results show that HiPerMovelets is 10 times faster than the best state of the art method, reduces the high dimensionality problem, is more scalable, and presents a high classification accuracy in all evaluated datasets. A secondary contribution are the algorithms RandomMovelets and UltraMovelets. RandomMovelets reduces the search space by randomly extracting subtrajectories and evaluating their relevance for classification without exploring the entire dataset. UltraMovelets reduces the combinatorial explosion when exploring subtrajectories. Preliminary results suggest that these methods can reduce the search space, use less computational resources, and are at least 6 times faster than baselines.Nos últimos anos, houve um aumento significativo na coleta de dados de mobilidade. Dados de mobilidade referem-se ao conjunto de dados de posicionamento geográfico, chamados de trajetórias de objetos móveis. Esses objetos podem ser pessoas, animais, veículos ou outros dispositivos como a Internet das Coisas (IoT). A análise deste tipo de dados se revela útil em vários domínios de aplicação, desde um cenário urbano para previsão de tráfego ou otimização de meios de transporte, no domínio marítimo analisando trajetos de embarcações, no domínio ambiental com o estudo da evolução de furacões ou comportamento animal. Uma das tarefas de análise mais comuns e usadas em dados de mobilidade é a classificação, onde os dados de trajetória recebem automaticamente um rótulo ou classe. A explosão de dados de mídia social, sensores, IoT e outras fontes da Internet permitiram o enriquecimento semântico desses dados de mobilidade, que evoluíram de dados espaço-temporais brutos para dados de alta dimensionalidade. A análise de mobilidade, e especificamente a tarefa de classificação, em tais dados de alta dimensionalidade tem se tornado mais desafiadora. De fato, os métodos de classificação de trajetória existentes consideram principalmente espaço, tempo e dados numéricos, ignorando o grande número de dimensões semânticas. Apenas recentemente a comunidade de pesquisa propôs métodos de classificação baseados no conceito de movelets que são as partes de uma trajetória que melhor discriminam uma classe e que podem, portanto, melhorar a precisão da classificação. Métodos de última geração na extração de movelets são computacionalmente ineficientes, o que os torna inviáveis para serem usados em grandes conjuntos de dados de alta dimensão. O objetivo desta tese é, portanto, desenvolver novos algoritmos para descobrir movelets que sejam mais rápidos do que o estado da arte, mantendo ou melhorando a precisão da classificação. Nossa principal contribuição é um novo método de alto desempenho para extração de movelets e classificação de trajetórias, denominado HiPerMovelets (Movelets de alto desempenho). Os resultados experimentais mostram que o HiPerMovelets é 10 vezes mais rápido que o melhor método do estado da arte, reduz o problema de alta dimensionalidade, é mais escalável e apresenta uma alta precisão de classificação em todos os conjuntos de dados avaliados. Uma contribuição secundária são os algoritmos RandomMovelets e UltraMovelets. RandomMovelets reduz o espaço de busca extraindo subtrajetórias aleatoriamente e avaliando sua relevância para classificação sem explorar todo o conjunto de dados. UltraMovelets reduz a explosão combinatória ao explorar subtrajetórias. Os resultados preliminares sugerem que esses métodos podem reduzir o espaço de busca, usar menos recursos computacionais e são pelo menos 6 vezes mais rápidos que a linha de base