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BiciMap: Plataforma de medida de contaminación para ciclistas urbanos (2 plazas)

BiciMap es una plataforma pensada para ayudar a los ciclistasurbanos a escoger el camino más limpio en sus desplazamientos(desde el punto de vista de los contaminantes atmosféricos). ElSistema consta de un pequeño nodo sensor, que el ciclistamonta en su bici, y una aplicación en el móvil con la que losdatos del nodo son subidos a la nube e integrados en mapas.

Los 2 TFGs que se proponen trabajarán, por un lado, en eldesarrollo y pruebas de una PCB para el nodo sensor (cuyoprimer prototipo está ya realizado), y por otro en la mejora ypruebas de la aplicación Android que integra los datos del nodosensor en la nube (de la que también se dispone de una primeraversión).

Código S1801 Fecha Septiembre 2018Carga lectiva 12 ECTS

Descripción

Coordinador(es): Yago Torrojae-mail de contacto: [email protected]

Aplicación de técnicas de machine learning para la detección de gestos en controladores musicales

Un controlador musical es un dispositivo que detecta gestos delmúsico (pulsar un tecla, por ejemplo, o agitar una maraca) yenvía un comando a un dispositivo que genera un sonido enfunción del gesto detectado (una nota de piano, por ejemplo, oel sonido de una maraca).

En este TFG/TFM se pretende explorar la aplicación de técnicasde aprendizaje automático para la detección de los gestos delmúsico, buscando con ello realizar controladores más orgánicosy robustos. Se partirá de un controlador desarrolladopreviamente con el que se experimentará.

Código Fecha Septiembre 2018Carga lectiva 12 ECTS

Descripción


S1802

Mejora de las herramientas de depuración para la plataforma Arduino

Arduino, y su entorno de desarrollo, se han posicionando comouna de las plataformas más utilizadas en el entorno del DIY (Do ItYourself), el prototipado rápido y la educación. Sin embargo, elentorno de desarrollo de Arduino carece de buenasherramientas de depuración, lo que dificulta su uso y transmitemetodologías de desarrollo poco eficientes y profesionales.

El objetivo de este proyecto es continuar con el desarrollo deuna herramienta de depuración integrada en el IDE de Arduino,de la que ya existe una versión beta. El proyecto se desarrollaráen Java partiendo de la versión actual de la herramienta, sobre laque se irán introduciendo diferentes mejoras de acuerdo a suviabilidad.


Descripción


S1803

Design of a wireless surgery room

• Nowadays surgery rooms are equipped with different equipmentsconnected to the power source by means of piled up wires

Código FechaCarga lectiva

Description

Coordinador(es): Miguel Jiménez, José A. Cobose-mails de contacto:

[email protected]@upm.es

Goals:• Identify energy requirements for wireless operation• Propose optimal solutions for the layout of devices

Requirements:• Motivation

Septiembre 2018S1804 12 ECTS

Brain model for electromagnetic treatments

• Nowadays brain diseases can be treated by several techniques (invasive ornon invasive)

• Transcranial magnetic stimulation is a method in which a changing magneticfield is used to cause electric current to flow in a small region of the brainvia electromagnetic induction.

Código FechaCarga lectiva

Description

Coordinador(es): Miguel Jiménez, José A. Cobose-mails de contacto:


Goals:• Build a brain model using FEM• Electromagnetic interference and immunity studies under different patterns

Requirements:• ANSYS or similar

Septiembre 2018S1805 12 ECTS

Study of the electrical brain activity for neurological applications

Código Fecha Septiembre 2018Carga lectiva

Description• One of the challenge of the medical community is understand the brain

activity• Clinical Neurophysiology Service of “Hospital de la Princesa” is an

international reference in diagnosis of several brain diseases (epilepsy, etc..), using innovative techniques

• Work with inter-disciplinary teams

Goals:• Apply new techniques to smooth and refine raw data from real human

brains measures• Eliminate intrinsic noise of raw data as: EOC, EMG and ECG

Requirements:• Matlab• Basic statistics• Motivation Coordinadores ETSII: Miguel Jiménez, José A. Cobos

Coordinadores H. La Princesa: Lorena Vega, Jesús Pastore-mails de contacto: [email protected]

[email protected]

S1806 12 ECTS

mailto:[email protected]


Software tool for on-line analysis of the electrical brain activity in medical applications


Description• Understand the electrical brain activity is crucial for adequate

diagnosis and treatment in brain diseases

• Clinical Neurophysiology Service of “Hospital de la Princesa” is an international reference in diagnosis of several brain diseases (epilepsy, etc..), using innovative techniques

• Proper data processing of measured (on-line) electrical brain activity will be key factor for improve diagnosis and treatment

Goals:• Build a Graphical User Interface for medical applications under

medical staff supervision• Decrease time in ASCII data export

Requirements:• Matlab• Basic statistics• Motivation

Coordinadores ETSII: Miguel Jiménez, José A. CobosCoordinadores H. La Princesa: Lorena Vega, Jesús Pastore-mails de contacto: [email protected]

[email protected]

S1807 12 ECTS



Wireless recharging solutions for energy applications inside the human body

• Many diseases can be treated by means of implanting electronic devicesinside the patient (pacemaker, DBS,…).

• However, these devices are usually powered by non-rechargeable batteries.• Wireless recharging is becoming a prominent solution• Space and material constraints


Description

Coordinador(es): Miguel Jiménez, Pedro Alou, José A. Cobose-mails de contacto: [email protected]


Goals:• Study of state of the art (topologies, materials..)• Evaluate energy requirements• Distributed and granular solutions• Electromagnetic interference and immunity studies

Requirements:• MATLAB, PSIM or similar• ANSYS or similar

S1808 12 ECTS

Implementation OpenVX libraries on a Zynq Ultrascale+


Description

Coordinador(es): Leonardo Suriano/ Eduardo de la Torree-mail de contacto: [email protected]

FPGA design strategy is changing, especially in the sphere of embeddedvision systems. New design solutions utilize software-based systems withintegrated hardware acceleration, allowing faster development but alsorequiring new design methods and tools.In this TFM, we propose to develop a new HW library (OpenVX-style) with aset of functions to be used in every application by simply re-placing few linesof code bringing (1) acceleration and (2) less energy consumption.The purpose is to have, at the end of the work, a complex OpenVX examplerunning on Ultrascale+.The project is part of a collaboration between UPM and INSA-Rennes inFrance.

S1809

High Efficiency Video Coding (HEVC): Prediction of Quad-Tree Partitioning

HEVC is one of potential successors ofthe actual MPEG standard: HEVC offersabout double the data compression ratioat the same level of video quality, orsubstantially improved video quality atthe same bit rate.In this TFM, we propose to realize, in acomplex system (CPUs+FPGA), one of themain block of the whole algorithm: theQUAD-TREE PREDICTION, based on amachine learning idea.The project is part of a collaborationbetween UPM and INSA-Rennes inFrance.


Description:

Coordinador(es): Leonardo Suriano/ Eduardo de la Torree-mail de contacto: [email protected]

S1810

Implementation of Machine Learning Tecniques for Object Tracking and Identification based on 3D Laser Scanning

3D laser scanning (also known as LIDAR) is a sensing tool thatmeasures the distance to a target through pulsed laserillumination, getting a 3D representation of the target. Thistechnology has proven to be useful for object tracking andidentification in relevant fields as autonomous critical systems.The main objective of this project is to implement algorithmsfrom the Machine Learning field to track and identify objects ofinterests based on LIDAR sensing information. The candidate willtake the opportunity to work with real devices from the industry.This work is within the H2020 European SCOTT Project.


Descripción

Coordinador(es): Jorge Portillae-mail de contacto: [email protected]

www.scott-project.eu

S1812

Implementation of Machine Learning Tecniques for Object Tracking and Identification based on Thermal Images

A thermal imaging camera generates a heat zone image throughinfrared radiation. The type of response obtained is similar to acommon camera in the visible light, but with the great advantagethat the response of thermal imaging is mainly invariant toenvironmental conditions. Due to this reason, this technology hasproven to be useful for object tracking and identification in relevantfields as autonomous critical systems. The main objective of thisproject is to implement algorithms from the Machine Learning fieldto track and identify objects of interests based on thermal imaging.The candidate will take the opportunity to work with real devicesfrom the industry. This work is within the H2020 European SCOTTProject.


Descripción

Coordinador(es): Jorge Portillae-mail de contacto: [email protected]

www.scott-project.eu

S1812

Optimización de componentes magnéticos para aplicaciones aeroespaciales.

Código Fecha Sept. 2018Carga lectiva 12 ECTS

Descripción

Coordinador(es): Guillermo Salinas, Roberto Prietoe-mail de contacto: [email protected] , [email protected]

Oferta para: GITI, MII, MEI

Este proyecto se enmarca dentro del desarrollo de la herramienta de optimización decomponentes magnéticos PExprt, creado por el Centro de Electrónica Industrial de laUPM para la empresa ANSYS.

Se utilizarán aplicaciones de muestra para verificar los resultados de forma experimental,entre las que se encuentran el rediseño de un transformador de 13.56MHz, 2kW para laempresa SENER y de un transformador de 50W para Thales-Alenia Space.

Objetivo:▪ Análisis, simulación y diseño de componentes magnéticos.▪ Realimentación electro-térmica: estudio de ‘one-way VS two-way coupling’.▪ Técnicas de refrigeración para componentes magnéticos.▪ Programación básica en VisualBasic para la integración de los scripts en PExprt.Los objetivos del trabajo se adaptarán a la formación del estudiante.

S1813



Modelo térmico simulable basado en resultados de simulaciones 3D de elementos finitos. Aplicación en vehículos eléctricos y aplicaciones aeroespaciales.


Descripción

Oferta para: GITI, MII, MEI

Este proyecto se enmarca dentro del desarrollo de la herramienta de optimización de componentesmagnéticos PExprt, creado por el Centro de Electrónica Industrial de la UPM para la empresa ANSYS.

Se pretende elaborar modelos térmicos simulables a partir de resultados de simulaciones 3D de ANSYSIcepak. De esta forma, será posible analizar el comportamiento de un determinado diseño ante diferentescondiciones de operación.

Se utilizarán aplicaciones de muestra para verificar los resultados de forma experimental, entre las que seencuentran bobinas para convertidores en vehículos eléctricos y transformadores para convertidores delámbito espacial.

Objetivo:▪ Análisis, simulación y diseño de componentes magnéticos.▪ Análisis térmico mediante herramientas de simulación de elementos finitos.▪ Técnicas de refrigeración para componentes magnéticos.▪ Programación básica en VisualBasic para la integración de los scripts en PExprt.Los objetivos del trabajo se adaptarán a la formación del estudiante.

Coordinador(es): Guillermo Salinas, Roberto Prietoe-mail de contacto: [email protected] , [email protected]

S1814



Diseño e implementación de un termopar flexible para medidas térmicas en componentes magnéticos y semiconductores durante su operación.


Descripción

Coordinador(es): Guillermo Salinas, Javier Muñoz, Roberto Prietoe-mail de contacto: [email protected] , [email protected]@upm.es

Oferta para: GITI, GIQ, GIO, MII, MEI

El objetivo de este proyecto consiste en diseñar y fabricar un termopar flexible de reducidotamaño que permita obtener medidas térmicas en tiempo real de un dispositivo semiconductor omagnético durante su operación en un convertidor o inversor.

En la primera etapa del proyecto se analizará el estado del arte sobre la tecnología determopares y se elaborará un banco de medidas que permita comparar el nuevo dispositivo conla tecnología existente. A continuación se procederá a diseñar y fabricar el dispositivo.

Objetivo:▪ Investigación en tecnología de materiales para termopares.▪ Adquisición de señales.▪ Estudio de la transferencia de calor en dispositivos electrónicos.▪ Aplicación en técnicas de control de convertidores basadas en medidas térmicas (opcional).▪ Posibilidad de patente.

Los objetivos del trabajo se adaptarán a la formación del estudiante.

S1815




Diseño e implementación de un banco de pruebas para la caracterización de pérdidas en componentes magnéticos. Aplicación en vehículos eléctricos y aplicaciones aeroespaciales.


Descripción

Coordinador(es): Guillermo Salinas, Miroslav Vasic, Roberto Prietoe-mail de contacto: [email protected] , [email protected] , [email protected]

Oferta para: MII, MEI

Este proyecto consiste en la elaboración de un banco de pruebas para analizar el comportamiento de loscomponentes magnéticos en tiempo real. Los resultados se registrarán en una base de datos que seincluirá en el software de optimización de componentes magnéticos PExprt, desarrollado por el Centro deElectrónica Industrial para ANSYS.

De esta forma, será posible elaborar una base de datos de los resultados experimentales para optimizardiseños genéricos y, por otro lado, analizar diseños de forma individual de una forma más precisa.

Se utilizarán aplicaciones de muestra para verificar los resultados de forma experimental, entre las que seencuentran bobinas para convertidores en vehículos eléctricos y transformadores convertidores delámbito espacial.

Objetivo:▪ Análisis, simulación y diseño convertidores de potencia.▪ Optimización de componentes magnéticos.▪ Técnicas de control analógico/digital de convertidores.▪ Adquisición de datos e implementación de un pequeño servidor.Los objetivos del trabajo se adaptarán a la formación del estudiante.

S1816




Energy efficient Multiprocessor systems-on-chip (MPSoC)

Energy use for computing is an increasing concern (30 million computer servers use 1.5% of world energy) and there is a need to increase the computational capacity of MPSoCs to tackle exascale and big data workloadsOne possible solution to increase computational capacity is 3D stacking of silicon chips to fight the so-called “Memory wall” .Unfortunately, there are two main issues that limit 3D MPSoC:

– Thermal management of the system – solved via interlayer liquid cooling– How to efficiently supply the system (“Power wall”) – real challenge nowadays!

The “Power wall” and the “dark silicon” are the problems that we would like to tackle. Microfluidic Fuel Cell Arrays (FCAs) could alleviate both problems

– Combined electrochemical power delivery and integrated liquid cooling of chips– Thermal energy harvester -> Energy generation– Smarter energy management and power delivery

In this activitry we would like to start a development of smart energy and thermal management

(Bringing down the “Power wall” ) and to understand the impact of different decisions during the design

of self-powered 3DMPSoC on its energy efficiency and its thermal behaviour.

The activity is conducted in collaboration with University EPFL Switzerland.


Description

Coordinador(es): Miroslav Vasiće-mail de contacto: [email protected]

S1817

Deep Learning Algorithms for Material Type Recognition with Thermal Images. Implementation on a Neural Stick

Thermal imaging can provide a way to discriminate betweendifferent types of materials, by taking advantage of the radiationemitted by the objects, without requiring external illumination.The goal of this project is to define a deep network topologysuitable for material type classification, using thermal images.The network will be trained with some existing datasets usingTensorFlow and it will be implemented in the Intel MovidiusNeural Compute Stick.


Descripción

Coordinador(es): Andrés Otero e-mail de contacto: [email protected]

S1818

Deep Features Extraction for Thermal and Visible Image Fusion

Some applications in the image processing field require thecombination of thermal and RGB images. Thus, it is necessary togenerate a single image which contains main features from bothimages. However, when this information is captured with twodifferent cameras, their position, view angle and opticaldistortion effects must be taken into account. This projectaddresses solving this problem by applying Deep LearningTechniques to extract Deep Features from the images, beforeproceeding to the fusion.


Descripción


S1819

Control of a Linear Inverted Pendulum using Evolutionary Block Based Neural Networks (BBNN) on FPGAs

The goal of this project is to implement a novel control algorithmbased on a Evolutionary Block-Based Neural Network (eBBNN)targeting the prototype of linear inverted pendulum.Evolutionary Block-Based neural networks combine the learningcapability of Neural Networks with the bio-inspired evolutioncapability of evolvable hardware.eBBNNS will be able to autonomously learn how to control thependulum prototype at run-time, as well as to cope withunexpected changes in the system.


Descripción

Coordinador(es): Eduardo de la Torre / Andrés Oteroe-mail de contacto: [email protected]

S1820

Modelling a Robotic Arm in Unity3D connected to an FPGA-based controller

The goal of this project is to model a Robotic Arm in the Unity3Dgame engine platform. The model will be connected to a InverseKinematic controller implemented on a Zynq-FPGA to prove thefeatures offered by the Unity3D environment to model CyberPhysical Systems, integrating controllers in reconfigurablehardware.


Descripción

Coordinador(es): Andrés Oteroe-mail de contacto: [email protected]

S1821

Neuroevolution of Autonomous Agents in Unity3D. Applications to Gaming


Descripción

Coordinador(es): Andrés Otero / J.M. Lanzae-mail de contacto: [email protected]

Neuroevolution is a technique that consists of the artificialevolution of neural networks using genetic algorithms. It has agreat potential in complex reinforcement learning tasks, such asgaming or autonomous driving.

The goal of this project is to model a physical game in theUnity3D game engine platform and to implement theNeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) algorithmusing the Unity Machine Learning Agents Toolkit. The algorithmwill be analyzed for its subsequent implementation in hardware.

S1822

Deep Neuroevolution in Reconfigurable Hardware

This project aims at developing a neuro-evolvable hardwarearchitecture capable of lifelong learning in dynamicenvironments. The hardware architecture will be based on amodular implementation of SqueezeNet, which is a highlyefficient Convolutional Neural Network topology, speciallydesigned for embedded domains. Together with the network, anevolutionary algorithm will be also implemented as theoptimization algorithm in charge of training of the network, asan alternative to traditional backpropagation methods.


Descripción


S1823

Scale Invariant Detection in Image Processing using Evolvable Hardware

Evolvable Hardware (EH) is a technique that consists of usingreconfigurable hardware devices (such as FPGAs) whoseconfiguration is controlled by an Evolutionary Algorithm (EA).The goal of this project is extend the processing capabilities ofan already working systolic evolutionary architecture to extendthe size of the processing window as well as to increase thenumber of bits used for the internal computations within thearray. This way the overall accuracy will be increased and so thearchitecture may be used for the detection of scale invariants inimage classification.


Descripción


S1824

Hardware Acceleration of Interactive Iterative Closest Point (ICP) algorithm using High Level Synthesis Tools.

We propose the implementation of a real-time 3D vision systemto process a point cloud representation of the scenario ofinterest. To do so, the Interactive Iterative Closest Point (ICP)algorithm for the reconstruction of 3D surfaces will beimplemented in hardware, using High Level Synthesis Tools. Thegoal is to finally obtain a completely autonomous system guidedby this type of technologies.


Descripción


S1825

Diseño de convertidor elevador con control remoto para Smart Microgrids

La red de distribución de potencia actual se está quedandoobsoleta a la hora de afrontar los problemas del siglo XXI. Laintegración de fuentes de energía renovable, vehículoseléctricos o la robustez frente a fenómenos meteorológicosson algunos ejemplos de los retos a los que debemos hacerfrente en los próximos años. En este sentido las SmartGridsprometen un nuevo paradigma en la distribución depotencia, donde la integración de convertidores electrónicospermiten dividir el problema en subsistemas manejables,además de introducir controlabilidad y monitorización en lared.En este contexto se propone el diseño y desarrollo de unconvertidor electrónico elevador con la capacidad de sercontrolado a través de un equipo de simulación en tiemporeal. De esta manera se podrán implementar diferentescontroles de manera muy sencilla e incluso dotar de ciertainteligencia al convertidor.


Descripción

Coordinador(es): Javier Uceda / Airán Francés/ Rafael Asensie-mail de contacto: [email protected]

S1826

Diseño de un interfaz de adquisición de medidas para implementar controles inteligentes en Smart Microgrids

Las SmartGrids pueden revolucionar el sistema dedistribución de energía actual en los próximos años. Sepretende mejorar el sistema aplicando los enormes avancesque se han producido en la ámbito de la electrónica.Concretamente, el uso de sensores y sistemas decomunicación permite la implementación de controlesinteligentes capaces de optimizar el funcionamiento delsistema y garantizar su estabilidad.En este proyecto se propone el diseño y desarrollo de uninterfaz capaz de realizar medidas de señales físicas yadaptarlas para su introducción en un equipo de simulaciónen tiempo real. A partir de estas medidas se podrándesarrollar algoritmos de optimización o reguladores que asu vez actúen en tiempo real sobre el sistema.


Descripción


S1827

Identificación del modelo dinámico de un convertidor electrónico aplicando técnicas de modelado en caja negra para Smart Microgrids.

Las arquitecturas de distribución de energía basadas enelectrónica de potencia a menudo se componen deconvertidores comerciales. La interconexión de estosconvertidores es crítica, ya que la conexión de dosconvertidores estables puede generar un sistema inestable odinámicamente degradado. Debido a la escasa informacióndisponible de los convertidores comerciales, la solución másadecuada a este problema es obtener modelos en cajanegra, es decir, a partir de medidas de su respuesta antedeterminados ensayos.En este proyecto se propone obtener el modelo en cajanegra de un convertidor, sin tener información de suestructura interna. Para ello se definirán los ensayosnecesarios para identificar el modelo dinámico delconvertidor.


Descripción


S1828

Simulación de redes multi-sensoriales distribuidas sobre plataforma de Internet of Things

El paradigma de Internet of Things ha propiciado la evolución denuevas tecnologías de redes de sensores inalámbricas y sistemasinteligentes distribuidos para dar soporte a millones de dispositivosinterconectados en el denominado IoT Edge. Es por ello que se hacecada vez más fundamental la capacidad de modelado y simulación deredes de comunicaciones IoT de bajo consumo previo al desplieguede las mismas en entornos reales de aplicación, para así asegurar unmayor nivel de certeza en el funcionamiento del sistema dentro elentorno objetivo. En este TFG se propone el análisis y modelado denodos sensores inalámbricos así como la simulación de redescolaborativas dentro de una plataforma extendida de simulación IoT .


Descripción

Coordinador(es): Gabriel Mujica / Jorge Portillae-mail de contacto: [email protected]

S1829

Sistema de visualización en tiempo real de la corrección tridimensional en la columna vertebral

El presente proyecto se centra en las intervenciones relacionadascon la corrección de deformidades severas de la columna vertebral.El cirujano determina la posición deseada de la columna vertebralque se pretende corregir y la idea es desarrollar un sistema capaz detrasladar y rotar vértebras en el espacio tridimensional hasta unestado final deseado.Basado en un trabajo anterior plenamente funcional se pretendeminimizarlo para la implantación real en columnas vertebraleshumanas.


Descripción

Coordinador(es): José Luis Aparicioe-mail de contacto: [email protected]

S1830

presentación de powerpoint - upm · 2018-10-10 · este proyecto se enmarca dentro del desarrollo...

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