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Documentos generados por los docentes e investigadores de la Universidad en su labor de investigación

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Examinando Investigación por Materia "1203 Ciencia de Los Ordenadores"

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    Bayesian Reliability Analysis for Hardware/Software Systems
    (2010) Cano, Javier; Moguerza, Javier; Rios Insua, David
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    Computational Design of Flexible Structures
    (Universidad Rey Juan Carlos, 2018) Pérez Rodriguez, Jesús
    Computational fabrication technologies have revolutionized manufacturing by o ering unprecedented control over the shape and material of the fabricated objects at accessible costs. These technologies allow users to design and create objects with arbitrary properties of motion, appearance or deformation. This rich environment spurs the creativity of designers and produce an increasing demand for computeraided design tools that alleviate design complexity even for non-expert users. Motivated by this fact, in this thesis, we address the computational design and automatic fabrication of exible structures, assemblies of interrelated elements that exhibit elastic behavior. We build upon mechanical simulation and numerical optimization to create innovative computational tools that model the attributes of the fabricated objects, predict their static deformation behavior, and automatically infer design attributes from user-speci ed goals. With this purpose, we propose a novel mechanical model for the e cient simulation of exible rod meshes that avoid using numerical constraints. Then, we devise compact and expressive parameterizations of exible structures, that naturally produce coherent designs. Our tools implement inverse design functionalities based on a sensitivity-based optimization algorithm, which we further extend to deal with local minimum solutions and highly constrained problems. Additionally, we propose interaction approaches that guide the user through the design process. Finally, we validate all these contributions by developing computer-aided design solutions that facilitate the creation of exible rod meshes and Kirchho -Plateau surfaces. In the rst part of this work, we overview the relevant foundations of mechanical simulation, analyze the optimization problem that arises from inverse elastic design and discuss alternative solutions. Then, in the second part, we propose a computational method for the design of exible rod meshes that automatically computes a fabricable design from user-de ned deformation examples. Finally, in the last part, we study the design and fabrication of Kirchho -Plateau surfaces and present a tool for interactively exploring the space of fabricable solutions.
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    Learning-Based Animation of Clothing for Virtual Try-On
    (2020-04-17) Santesteban, Igor; Otaduy, Miguel A.; Casas, Dan
    This paper presents a learning-based clothing animation method for highly efficient virtual try-on simulation. Given a garment, we preprocess a rich database of physically-based dressed character simulations, for multiple body shapes and animations. Then, using this database, we train a learning-based model of cloth drape and wrinkles, as a function of body shape and dynamics. We propose a model that separates global garment fit, due to body shape, from local garment wrinkles, due to both pose dynamics and body shape. We use a recurrent neural network to regress garment wrinkles, and we achieve highly plausible nonlinear effects, in contrast to the blending artifacts suffered by previous methods. At runtime, dynamic virtual try-on animations are produced in just a few milliseconds for garments with thousands of triangles. We show qualitative and quantitative analysis of results.
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    SoftSMPL: Data-driven Modeling of Nonlinear Soft-tissue Dynamics for Parametric Humans
    (2020-04-17) Santesteban, Igor; Garces, Elena; Otaduy, Miguel A.; Casas, Dan
    We present SoftSMPL, a learning-based method to model realistic soft-tissue dynamics as a function of body shape and motion. Datasets to learn such task are scarce and expensive to generate, which makes training models prone to overfitting. At the core of our method there are three key contributions that enable us to model highly realistic dynamics and better generalization capabilities than state-of-the-art methods, while training on the same data. First, a novel motion descriptor that disentangles the standard pose representation by removing subject-specific features; second, a neural-network-based recurrent regressor that generalizes to unseen shapes and motions; and third, a highly efficient nonlinear deformation subspace capable of representing soft-tissue deformations of arbitrary shapes. We demonstrate qualitative and quantitative improvements over existing methods and, additionally, we show the robustness of our method on a variety of motion capture databases.
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    Ultrasound Rendering of Tactile Interaction with Fluids
    (IEEE World Haptics Conference (WHC), 2019) Barreiro, Héctor; Sinclair, Stephen; Otaduy, Miguel A.
    When we interact with fluid media, e.g., with our hands, we experience a spatially and temporally varying pressure field on our skin, which depends on the density and viscosity of the fluid, as well as the relative motion between our hands and the surrounding flow. Ultrasound phased arrays stimulate skin in mid air by controlling pressure waves at particular spatial locations. In this work, we explore the connection between the pressure-based stimulation of ultrasound haptics and the actual pressure field experienced when interacting with fluid media, to devise a novel algorithm for ultrasoundbasedrenderingoftactileinteractionwithfluids.Ouralgorithm extracts the target pressure field on a virtual hand from an interactive fluid simulation, and formulates the computation of the rendered pressure as an optimization problem. We have designed an efficient solver for this optimization problem, and we show results of interactive experiments with several fluid simulations.
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    Uso de técnicas de gráficos por computador para visualización científica: aplicación al campo de la neurociencia
    (Universidad Rey Juan Carlos, 2019) Galindo Ruedas, Sergio Emilio
    El desarrollo tecnológico producido durante los últimos años ha derivado en una ingente cantidad de datos de gran complejidad que necesitan de nuevos procesos de análisis para su comprensión. Uno de los métodos que permite potenciar los mecanismos de análisis exploratorio de datos de gran complejidad es la visualización interactiva, utilizada con éxito para el análisis visual en diversos campos del ámbito de la ciencia. Numerosas técnicas derivadas de los gráficos por computador se han incorporado con éxito a la visualización científica a fin de potenciar los métodos de análisis visual interactivo. La aplicación de técnicas derivadas de los videojuegos y los efectos especiales a la visualización científica, como los sistemas de partículas, puede contribuir a mejorar los mecanismos de extracción de conocimiento sobre los datos. En esta tesis se han realizado una serie de trabajos dentro del ámbito de la visualización científica mediante el uso de sistemas de partículas, que se engloban en dos líneas de investigación desarrolladas en el ámbito de la neurociencia: una centrada en la visualización de simulaciones del cerebro humano, y otra que explora la visualización de elementos conectivos sobre morfologías neuronales detalladas. Aunque ambas líneas se han desarrollado de manera independiente, el trabajo realizado en las dos presenta un elemento común fundamental utilizado en los métodos de visualización propuestos en esta tesis: la agregación visual producida por la composición de transparencia y la concentración de elementos que permiten representar los sistemas de partículas. En la primera línea se ha trabajado en la visualización de la actividad neuronal obtenida como resultado de diferentes simulaciones llevadas a cabo sobre distintos simuladores, con el fin de desarrollar un método de análisis exploratorio interactivo extensible a diferentes regiones y escalas del cerebro, así como a otros campos fuera del ámbito de la neurociencia. También se han explorado mecanismos para la validación visual del aprendizaje de circuitos neuronales estimulados mediante patrones de entrada a la red, a través de la integración del método desarrollado en un flujo de trabajo de visualización analítica. En la segunda línea de investigación se ha trabajado en métodos de visualización para facilitar el análisis exploratorio interactivo de distribuciones de sinapsis junto con el contexto que aportan las morfologías neuronales, así como de los caminos que conectan varias neuronas entre si a través de sus morfologías. Los métodos propuestos en esta tesis se han utilizado para el análisis y la generación de resultados visuales de diversa índole dentro del ámbito de la neurociencia.