In May 2007, our Centre for Research in Intellectual Capital hosted the International Congress on Intellectual Capital: The future of business navigation. The Congress – which took place in Haarlem, The Netherlands – was attended by more than 140 participants from 23 countries. Based on almost 70 papers, we designed a conference program that consisted of more than 90 sessions. This special issue is based on a selection of the best papers of our conference.
DOCUMENT
For long flights, the cruise is the longest phase and where the largest amount of fuel is consumed. An in-cruise optimization method has been implemented to calculate the optimal trajectory that reduces the flight cost. A three-dimensional grid has been created, coupling lateral navigation and vertical navigation profiles. With a dynamic analysis of the wind, the aircraft can perform a horizontal deviation or change altitudes via step climbs to reduce fuel consumption. As the number of waypoints and possible step climbs is increased, the number of flight trajectories increases exponentially; thus, a genetic algorithm has been implemented to reduce the total number of calculated trajectories compared to an exhaustive search. The aircraft’s model has been obtained from a performance database, which is currently used in the commercial flight management system studied in this paper. A 5% average flight cost reduction has been obtained.
MULTIFILE
More and more people suffer from age-related eye conditions, e.g. Macular Degeneration. One of the problems experienced by these people is navigation. A strategy shown by many juvenile visually impaired persons (VIPs) is using auditory information for navigation. Therefore, it is important to train age-related VIPs to use auditory information for navigation. Hence the serious game HearHere was developed to train the focused auditory attention of age-related VIPs enhancing the use of auditory information for navigation, available as an application for tablets. Players of the game are instructed to navigate virtually as quickly as possible to a specific sound, requiring focused auditory attention. In an experimental study, the effectiveness of the game on improving focused auditory attention was examined. Forty participants were included, all students of the University of Groningen with normal or corrected-to-normal vision. By including sighted participants, we could investigate whether someone who was used to rely on its vision could improve its focused auditory attention after playing HearHere. As a control, participants played a digital version of Sudoku. The order of playing the games was counterbalanced. Participants were asked to perform a dichotic listening task before playing any game, after playing the first game and after playing the second game. It was found that participants improved significantly more in their performance on the dichotic listening task after having played HearHere (p<.001) than after playing Sudoku (p=.040). This means the game indeed improves focused auditory attention, a skill necessary to navigate on sounds. In conclusion, we recommend the game to become part of the orientation and mobility program, offering age-related VIPs the opportunity to practice the use of auditory information for navigation. Currently, we are working on a version that is suitable for actual use.
DOCUMENT
Drones have been verified as the camera of 2024 due to the enormous exponential growth in terms of the relevant technologies and applications such as smart agriculture, transportation, inspection, logistics, surveillance and interaction. Therefore, the commercial solutions to deploy drones in different working places have become a crucial demand for companies. Warehouses are one of the most promising industrial domains to utilize drones to automate different operations such as inventory scanning, goods transportation to the delivery lines, area monitoring on demand and so on. On the other hands, deploying drones (or even mobile robots) in such challenging environment needs to enable accurate state estimation in terms of position and orientation to allow autonomous navigation. This is because GPS signals are not available in warehouses due to the obstruction by the closed-sky areas and the signal deflection by structures. Vision-based positioning systems are the most promising techniques to achieve reliable position estimation in indoor environments. This is because of using low-cost sensors (cameras), the utilization of dense environmental features and the possibilities to operate in indoor/outdoor areas. Therefore, this proposal aims to address a crucial question for industrial applications with our industrial partners to explore limitations and develop solutions towards robust state estimation of drones in challenging environments such as warehouses and greenhouses. The results of this project will be used as the baseline to develop other navigation technologies towards full autonomous deployment of drones such as mapping, localization, docking and maneuvering to safely deploy drones in GPS-denied areas.
In onze visie voeren robots autonoom taken uit op de akker. Ze kunnen zaaien, oogsten, onkruid verwijderen, gewassen monitoren en verzorgen. Hierdoor zijn agrariërs minder kostbare tijd kwijt aan basistaken. Ook zijn er met dit soort robots geen (of veel minder) bestrijdingsmiddelen nodig en rijden er geen zware machines meer op het land. Dit leidt tot minder bodemverdichting en daardoor hoeft het land niet (of minder diep) te worden omgeploegd. Naast een enorme besparing op brandstof leidt dit ook tot een betere bodemkwaliteit en worden nieuwe teelten mogelijk. Agrarische robots zijn volop in ontwikkeling. Er zijn echter nog een aantal uitdagingen die opgelost moeten worden. Eén van die uitdagingen is volledig autonome, robuuste en veilige navigatie. De robot moet kunnen rijden zonder een bestuurder. Het AgriNav project: Agricultural Navigation In dit project werkt Saxion samen met drie pioniers op het gebied van agrarische robots in Nederland. Het doel is om een gedegen beeld van oplossingen voor het navigatieprobleem te ontwikkelen. We brengen daarvoor in kaart welke producten en frameworks er zijn en in hoeverre deze direct te gebruiken zijn. Op basis van de bevindingen maken we een afweging of de navigatie oplossing wordt ingekocht of dat deze zelf wordt ontwikkeld, bijvoorbeeld op basis van bestaande open source projecten. Onderdeel van dit KIEM project is het starten van vervolgtrajecten, zoals RAAK-mkb of RAAK-PRO. Impact Het project “AgriNav” geeft de inzet van kleine autonome zelfrijdende robots in de agrarische sector een boost, waardoor er nieuwe en duurzamere landbouw kan ontstaan. Dit past bij de ambitie van Nederland om voorop te lopen op het gebied van technologie voor voedselproductie. Door het project wordt de kennispositie van het consortium versterkt in zowel de topsector HTSM als AgriFood en de NWA routes “Duurzame productie van gezond en veilig voedsel” en “smart industrie”.
Om onze groeiende wereldbevolking op een duurzame manier te kunnen voeden moeten we op zoek naar toekomstbestendige vormen van voedselproductie. We streven naar een akker- en tuinbouw waarbij minder verloren gaat, natuurlijke hulpbronnen worden gespaard en bodemecologie en biodiversiteit worden versterkt. Waar conventionele akkerbouw leunt op de inzet van grote zware machines, chemische bestrijdingsmiddelen en kunstmest, richten we ons in dit onderzoek op de inzet van lichtere en kleinere agrarische robots. Hierdoor ontstaan nieuwe manieren van telen en rijden er geen zware machines meer op het land. Als gevolg hiervan vind er minder bodemverdichting plaatst en hoeft het land niet te worden omgeploegd. In Nederland worden op dit moment een aantal agrarische robots ontwikkeld. Dit zijn inherent complexe systemen en er zijn nog een aantal uitdagingen die moeten worden opgelost voordat deze robots het veld op kunnen. Wij richten ons in dit project op de software die nodig is om de robot autonoom, oftewel zelfstandig, te kunnen laten rijden. We willen een beproefd framework aanvullen en toepassen, zodat deze op agrarische robots gebruikt kan worden. In dit project werkt Saxion samen met zes pioniers op het gebied van agrarische robots in Nederland. In een voorgaand project zijn oplossingsrichtingen verkend en in dit project worden de ontbrekende schakels ontwikkeld. Voor de navigatie gebruiken we Robot Operating System (ROS), het framework dat wereldwijd door grote robotbouwers wordt gebruikt: In dit project modelleren en simuleren we de robots. Ontbrekende onderdelen worden ontwikkeld, samengesteld of geconfigureerd. Tenslotte wordt de software op de fysieke robots getest. De ontwikkelde software wordt al gedurende de ontwikkeling als open source project publiek beschikbaar gesteld. Met de resultaten van het onderzoek kan de time-to-market voor nieuwe agrarische robots drastisch worden verlaagd.
