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Learning to Walk With Toes
(2020)
This paper explains how a model-free (with respect to the robot model and the behavior to learn) approach can facilitate learning to walk from scratch. It is applied to a simulated Nao robot with toes. Results show an improvement of 30% in speed compared to a model without toes and also compared to our model-based approach, but with less stability.
In this paper, we present a frame synchronization method which consists of the non-orthogonal superposition of a synchronization sequence and the data. We derive the optimum detection criterion and compare it to the classical sequential concatenation of synchronization and data sequences. Computer simulations confirm the benefits of the non-orthogonal allocation for the case of short frames, which makes this technique particularly suited for the increasingly important regime of low latency and ultra- reliable communication.
Hintergrund: Richtung und Stärke des elektrischen Feldes (E-Feld) der biventrikulären (BV) Stimulation und elektrische interventrikuläre Desynchronisation sind bei Patienten mit Herzinsuffizienz und verbreitertem QRS Komplex von Bedeutung für den Erfolg der kardialen Resynchronisationstherapie (CRT). Das 3D Herzrhythmusmodell (HRM) ermöglicht die
Simulation von CRT und Hochfrequenz (HF) Ablation. Das Ziel der Studie besteht in der Integration von Schrittmacher- und Ablationselektroden in das HRM zur E-Feld Simulation der BV Stimulation und thermischen Feld (T-Feld) Simulation der HF Ablation von Vorhofflimmern (AF).
Methoden: Es wurden fünf multipolare linksventrikuläre (LV) Elektroden, eine epikardiale LV Elektrode, vier bipolare rechtsatriale (RA) Elektroden, zwei rechtsventrikuläre (RV) Elektroden und ein HF Ablationskatheter mit CST (Computer Simulation Technology, Darmstadt) modelliert und das HRM (Schalk et al: Clin Res Cardiol 106, Suppl 1, April 2017, P1812) um den Koronarvenensinus (CS) erweitert (HRM-CS). E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner BV Stimulation und bei RA Stimulation mit RV und LV Ableitung erfolgten mit den Elektroden Select Secure 3830, Capsure VDD-2 5038 und Attain OTW 4194 im HRM+CS (Fig.). F-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT wurden mit integriertem Ablationskatheter AlCath G FullCircle (Biotronik) simuliert.
Ergebnisse: HRM-CS ermöglichte 3D E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner bipolarer BV Stimulation und bei bipolarer RA Stimulation mit bipolarer RV und LV Ableitung. RV und LV Stimulation erfolgten zeitgleich bei einer Amplitude von 3 V an der LV Elektrode und 1 V an der RV Elektrode mit einer Impulsbreite von jeweils 0,5 ms. Die von der BV Stimulationen erzeugten Fernpotentiale konnten von der RA Elektrode wahrgenommen werden. Das Fernpotential an der RA Elektrodenspitze betrug 32,86 mV und in 1 mm Abstand von der RA Elektrodenspitze ergab sich ein Fernpotential von 185,97 mV. HRM-CS ermöglichte 3D T-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT. Das T-Feld bei HF Ablation des AV-Knotens wurde mit einer anliegenden Leistung von 5 W bei 420 kHz an der distalen 8 mm Ablationselektrode simuliert. Die Temperatur an der Katheterspitze betrug nach 5 s Ablationsdauer 88,66 °C, in 1 mm Abstand von der Katheterspitze im Myokard 42,17 °C und in 2 mm Abstand 37,49 °C.
Schlussfolgerungen: HRM-CS und Elektrodenmodelle ermöglichen die 3D Simulationen von E-Feldern bei vorhofsynchroner BV Stimulation, RA Stimulation mit RV und LV Wahrnehmung und von T-Feldern bei HF Ablation. E-Feld Simulationen von RA, RV und LV Stimulation und Sensing können möglicherweise zur Vorhersage von CRT Respondern genutzt werden.
This paper deals with the detection and segmentation of clouds on high-dynamic-range (HDR) images of the sky as well as the calculation of the position of the sun at any time of the year. In order to predict the movement of clouds and the radiation of the sun for a short period of time, the clouds thickness and position have to be known as precisely as possible. Consequently, the segmentation algorithm has to provide satisfactory results regardless of different weather, illumination and climatic conditions. The principle of the segmentation is based on the classification of each pixel as a cloud or as a sky. This classification is usually based on threshold methods, since these are relatively fast to implement and show a low computational burden. In order to predict if and when the sun will be covered by clouds, the position of the sun on the images has to be determined. For this purpose, the zenith and azimuth angles of the sun are determined and converted into XY coordinates.
Solar irradiance prediction is vital for the power management and the cost reduction when integrating solar energy. The study is towards a ground image based solar irradiance prediction which is highly dependent on the cloud coverage. The sky images are collected by using ground based sky imager (fisheye lens). In this work, different algorithms for cloud detection being a preparation step for their segmentation are compared.
The fisheye camera has been widely studied in the field of ground based sky imagery and robot vision since it can capture a wide view of the scene at one time. However, serious image distortion is a major drawback hindering its wider use. To remedy this, this paperproposes a lens calibration and distortion correction method for detecting clouds and forecasting solar radiation. Finally, the radial distortion of the fisheye image can be corrected by incorporating the estimated calibration parameters. Experimental results validate the effectiveness of the proposed method.