Badías Herbera, Alberto
González Ibáñez, David (dir.) ; Alfaro Ruiz, Icíar (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2020
Resumen: La realidad simulada es un nuevo paradigma que pretende que los ordenadores comprendan y reproduzcan los fenómenos físicos que sufren los objetos del entorno. Con fenómenos físicos nos referimos a la descripción estática y dinámica de los cambios que se producen a nuestro alrededor: objetos sólidos que se mueven, que se deforman, líquidos que fluyen o cambian de estado, gases que se dispersan, ondas electromagnéticas que se
propagan o incluso la interacción conjunta de todos los anteriores. Todo fenómeno que pueda simularse mediante computador tiene cabida dentro de la realidad simulada, que consiste en reproducir esas interacciones de manera virtual en el interior de un ordenador para ser posteriormente mostradas en tiempo real sobre el entorno. Este trabajo consiste en crear una herramienta centrada en la persona que permita a cualquier usuario observar el comportamiento de todos esos fenómenos físicos desde un punto de vista científico, es decir, aportando información acerca de deformaciones, tensiones, velocidades, caudales o intensidades mostrando sus valores concretos al mismo tiempo que están sucediendo.
Se trata de brindar una información que el usuario no puede percibir directamente con sus sentidos (inteligencia aumentada), poniendo a su servicio una serie de herramientas que le permitan tomar decisiones con una mayor capacidad de conocimiento o simplemente observar los fenómenos dinámicos favoreciendo su comprensión.
La herramienta propuesta requiere, en general, gran capacidad de cómputo para poder describir todos estos fenómenos. La simulación de los problemas físicos planteados suele demandar grandes recursos computacionales que están muy lejos de resolver dichos cálculos en tiempo real. Modelos complejos con no linealidades y fenómenos acoplados suelen aparecer en este tipo de problemas. Es por ello que empleamos técnicas de reducción de la dimensionalidad para poder reducir la complejidad de estos modelos y poder evaluarlos a la misma velocidad que suceden los fenómenos reales, lo que se conoce como asimilación de datos, para inmediatamente mostrar los resultados al usuario. Los métodos
más comunes de reducción de la dimensionalidad requieren de un preprocesado de los modelos, llevado a cabo de manera off-line, pero que permite una evaluación on-line que cumple con los requisitos temporales fijados. Este tipo de cálculos off-line suelen incluir soluciones multiparamétricas que abarcan un rango de valores amplio para poder emitir estimaciones físicamente consistentes en su posterior evaluación on-line. Además,
los métodos de reducción de la dimensionalidad suelen buscar un nuevo espacio para representar dichos datos de manera optimizada, lo que se traduce en la compresión de los mismos para que ocupen menos espacio de almacenamiento, al mismo tiempo que permiten evaluaciones muy rápidas para unos valores paramétricos concretos. Para favorecer la absorción de toda esta cantidad de información por parte del usuario
empleamos herramientas de realidad mixta y dispositivos visuales. Mostramos la información creando secuencias de video aumentadas con la física que proviene de las simulaciones, permitiendo una visualización de los resultados interactiva y sencilla. Puesto que la comunicación se realiza mediante vía visual, tenemos una frecuencia de actualización de los datos impuesta entorno a 30-60 Hz, puesto que estas son las frecuencias de refresco estándar en las pantallas de los dispositivos.
En esta tesis se ha desarrollado un entorno completo que engloba todas las partes necesarias para crear un sistema de realidad simulada, incluyendo desde nuevas metodologías en técnicas de reducción empleando proyecciones no lineales, la aplicación de métodos de reducción ya existentes sobre nuevos problemas físicos, la mejora en la interacción y visualización de datos o nuevas implementaciones para mejorar la captación de información mediante cámaras en ambientes dinámicos.
Resumen (otro idioma): Simulated reality is a new paradigm that allows computers to understand and reproduce the physical phenomena that occur in their environment. By physical phenomena we mean the static and dynamic description of the changes that happen around us: rigid body movements, solid objects that deform, liquids that flow or change their state, gases that disperse, electromagnetic waves that propagate or even the joint of all the previous effects. Any phenomenon that can be simulated by means of a computer has a place within simulated reality, which consists of reproducing these interactions in a virtual way (inside a computer) to be subsequently shown in real time to a user. Our work consists in creating a human-centered tool that allows the user to observe the behavior of all these physical phenomena from a scientific point of view, that is, perceiving information about stresses, strains, velocities, flow rates or intensities with their specific values at the same time they are happening. It is about providing information that the user cannot perceive directly with his senses (intelligence augmentation), putting to his service a series of tools that allow him to make decisions with a greater capacity of knowledge, or simply to observe the dynamic phenomena promoting higher comprehension. In general, the proposed tool requires a great capacity of computation to describe all these phenomena. The simulation of physical problems usually requires large computational resources that are far from solving the equations in real time. Complex models with non-linearities and coupled phenomena usually appear in this type of problems. This is why we use model order reduction techniques, to reduce the complexity of the models and evaluate them at the same speed as real phenomena using data assimilation procedures, to later show the results to the user. The most common methods of dimensionality reduction require to preprocess the solutions, carried out off-line, but allowing an on-line evaluation that meets time requirements. This type of off-line processing usually include multiparametric solutions that cover a wide range of solutions in order to create physically consistent estimations in the on-line evaluation. In addition, dimensionality reduction methods project the data to a new space that is, usually, more efficient, which translates into the compression of the data to reduce the storage space, at the same time very fast evaluations for specific parametric values are assured. In order to favour the assimilation of all this amount of information by the user, we use mixed reality tools and visual devices. We show the information by creating augmented video sequences with physical information coming from the simulations, allowing an interactive and simple visualization of the results. Since the communication is done by visual path, we are forced to work at a frequency around 30-60 Hz, since these are the standard refresh frequencies on the common devices. In this thesis a complete framework has been developed covering all the necessary pieces to create a simulated reality system, including new methodologies in model order reduction methods using non-linear projections, the application of existing order reduction methods on new physical problems, the use of artificial intelligence, the improvement in the interaction and visualization of data and new implementations to improve the visual acquisition process using standard cameras in dynamic environments.
propagan o incluso la interacción conjunta de todos los anteriores. Todo fenómeno que pueda simularse mediante computador tiene cabida dentro de la realidad simulada, que consiste en reproducir esas interacciones de manera virtual en el interior de un ordenador para ser posteriormente mostradas en tiempo real sobre el entorno. Este trabajo consiste en crear una herramienta centrada en la persona que permita a cualquier usuario observar el comportamiento de todos esos fenómenos físicos desde un punto de vista científico, es decir, aportando información acerca de deformaciones, tensiones, velocidades, caudales o intensidades mostrando sus valores concretos al mismo tiempo que están sucediendo.
Se trata de brindar una información que el usuario no puede percibir directamente con sus sentidos (inteligencia aumentada), poniendo a su servicio una serie de herramientas que le permitan tomar decisiones con una mayor capacidad de conocimiento o simplemente observar los fenómenos dinámicos favoreciendo su comprensión.
La herramienta propuesta requiere, en general, gran capacidad de cómputo para poder describir todos estos fenómenos. La simulación de los problemas físicos planteados suele demandar grandes recursos computacionales que están muy lejos de resolver dichos cálculos en tiempo real. Modelos complejos con no linealidades y fenómenos acoplados suelen aparecer en este tipo de problemas. Es por ello que empleamos técnicas de reducción de la dimensionalidad para poder reducir la complejidad de estos modelos y poder evaluarlos a la misma velocidad que suceden los fenómenos reales, lo que se conoce como asimilación de datos, para inmediatamente mostrar los resultados al usuario. Los métodos
más comunes de reducción de la dimensionalidad requieren de un preprocesado de los modelos, llevado a cabo de manera off-line, pero que permite una evaluación on-line que cumple con los requisitos temporales fijados. Este tipo de cálculos off-line suelen incluir soluciones multiparamétricas que abarcan un rango de valores amplio para poder emitir estimaciones físicamente consistentes en su posterior evaluación on-line. Además,
los métodos de reducción de la dimensionalidad suelen buscar un nuevo espacio para representar dichos datos de manera optimizada, lo que se traduce en la compresión de los mismos para que ocupen menos espacio de almacenamiento, al mismo tiempo que permiten evaluaciones muy rápidas para unos valores paramétricos concretos. Para favorecer la absorción de toda esta cantidad de información por parte del usuario
empleamos herramientas de realidad mixta y dispositivos visuales. Mostramos la información creando secuencias de video aumentadas con la física que proviene de las simulaciones, permitiendo una visualización de los resultados interactiva y sencilla. Puesto que la comunicación se realiza mediante vía visual, tenemos una frecuencia de actualización de los datos impuesta entorno a 30-60 Hz, puesto que estas son las frecuencias de refresco estándar en las pantallas de los dispositivos.
En esta tesis se ha desarrollado un entorno completo que engloba todas las partes necesarias para crear un sistema de realidad simulada, incluyendo desde nuevas metodologías en técnicas de reducción empleando proyecciones no lineales, la aplicación de métodos de reducción ya existentes sobre nuevos problemas físicos, la mejora en la interacción y visualización de datos o nuevas implementaciones para mejorar la captación de información mediante cámaras en ambientes dinámicos.
Resumen (otro idioma): Simulated reality is a new paradigm that allows computers to understand and reproduce the physical phenomena that occur in their environment. By physical phenomena we mean the static and dynamic description of the changes that happen around us: rigid body movements, solid objects that deform, liquids that flow or change their state, gases that disperse, electromagnetic waves that propagate or even the joint of all the previous effects. Any phenomenon that can be simulated by means of a computer has a place within simulated reality, which consists of reproducing these interactions in a virtual way (inside a computer) to be subsequently shown in real time to a user. Our work consists in creating a human-centered tool that allows the user to observe the behavior of all these physical phenomena from a scientific point of view, that is, perceiving information about stresses, strains, velocities, flow rates or intensities with their specific values at the same time they are happening. It is about providing information that the user cannot perceive directly with his senses (intelligence augmentation), putting to his service a series of tools that allow him to make decisions with a greater capacity of knowledge, or simply to observe the dynamic phenomena promoting higher comprehension. In general, the proposed tool requires a great capacity of computation to describe all these phenomena. The simulation of physical problems usually requires large computational resources that are far from solving the equations in real time. Complex models with non-linearities and coupled phenomena usually appear in this type of problems. This is why we use model order reduction techniques, to reduce the complexity of the models and evaluate them at the same speed as real phenomena using data assimilation procedures, to later show the results to the user. The most common methods of dimensionality reduction require to preprocess the solutions, carried out off-line, but allowing an on-line evaluation that meets time requirements. This type of off-line processing usually include multiparametric solutions that cover a wide range of solutions in order to create physically consistent estimations in the on-line evaluation. In addition, dimensionality reduction methods project the data to a new space that is, usually, more efficient, which translates into the compression of the data to reduce the storage space, at the same time very fast evaluations for specific parametric values are assured. In order to favour the assimilation of all this amount of information by the user, we use mixed reality tools and visual devices. We show the information by creating augmented video sequences with physical information coming from the simulations, allowing an interactive and simple visualization of the results. Since the communication is done by visual path, we are forced to work at a frequency around 30-60 Hz, since these are the standard refresh frequencies on the common devices. In this thesis a complete framework has been developed covering all the necessary pieces to create a simulated reality system, including new methodologies in model order reduction methods using non-linear projections, the application of existing order reduction methods on new physical problems, the use of artificial intelligence, the improvement in the interaction and visualization of data and new implementations to improve the visual acquisition process using standard cameras in dynamic environments.
Pal. clave: simulacion ; resolucion de ecuaciones diferenciales ; mecanica de medios continuos ; vision artificial
Titulación: Programa de Doctorado en Ingeniería Mecánica
Plan(es): Plan 514
Nota: Presentado: 25 02 2020
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2020
Enlace permanente:
Registro creado el 2021-04-07, última modificación el 2021-05-20
