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English to Spanish: Crop Domestication Alters Floral Reward Chemistry With Potential Consequences for Pollinator Health General field: Science Detailed field: Botany
Source text - English INTRODUCTION
Humans have domesticated and selectively bred crops for millennia (Smith, 2001). While domestication has delivered many agronomic benefits, including enhanced yield and other desirable traits (Evans, 1996; Bai and Lindhout, 2007; Dempewolf et al., 2017), negative or unintended consequences of this process have included reduced genetic diversity (Van de Wouw et al., 2010; Meyer et al., 2012), and the impaired function or disappearance of potentially useful traits (Rosenthal and Dirzo, 1997; Li et al., 2017) such as physical or chemical defences against herbivory and disease (Wink, 1988; Jones, 1998; Gols et al., 2008; Sujana et al., 2012). Plant defence traits can impose considerable resource allocation costs, and can thereby trade-off with fitness or yield (Kempel et al., 2011). Hence, where selection is consistently imposed over many generations to maximise crop yield, agronomic gains may accrue at the risk of compromising other traits from which resources are diverted (Rosenthal and Dirzo, 1997; Brown and Rant, 2013). It is only relatively recently, however, that the extent of domestication impacts on crop ecological function has come to be fully appreciated (Meyer et al., 2012; Chen et al., 2015; Whitehead et al., 2017). This topic has garnered increased attention due to growing interest in the agronomic potential of traits traditionally neglected in crops, such as herbivore-induced plant volatiles (HIPVs) and extrafloral nectaries involved in the attraction of pest natural enemies (Rasmann et al., 2005; Rodriguez-Saona et al., 2009; Chen et al., 2015; Heil, 2015; Li et al., 2017). In contrast to impacts on crop interactions with herbivores and pathogens, very little is known about the effect of domestication on interactions with pollinators and the traits which mediate these interactions. What little is known on this topic to date has mostly come from the study of ornamental plants, where widespread loss of floral scent is a reported consequence of breeding (Vainstein et al., 2001; Pichersky and Dudareva, 2007). This lack of information on domestication effects on pollinator-relevant traits, including floral reward chemistry, is surprising, given the importance of insect pollination for agriculture. About 75% of the world’s staple food crops rely to some extent on the ecosystem service of pollination (Klein et al., 2007), which contributes an estimated $351 billion (USD) annually to global food production (Lautenbach et al., 2012). Pollinators also have the potential to contribute to human nutritional health and need for micronutrients (Chaplin-Kramer et al., 2014; Ellis et al., 2015), and improve global food security (Bailes et al., 2015). Although historically studied separately, plant-herbivore and plant-pollinator interactions are interconnected (Strauss and Armbruster, 1997; Adler et al., 2001; Irwin et al., 2003; Strauss and Irwin, 2004; Kessler and Halitschke, 2009; Lucas-Barbosa, 2016; Muola et al., 2017; Nepi et al., 2018). For example, a broad range of defence-related secondary metabolites (including alkaloids, phenolics, and cyanogenic glycosides) are expressed in floral rewards, including nectar and pollen (Baker, 1977; Rhoades and Bergdahl, 1981; Adler, 2000; Adler and Irwin, 2005; Heil, 2011; Arnold et al., 2014; Irwin et al., 2014; Stevenson et al., 2017). These compounds range widely in concentration – from trace amounts, to concentrations similar to other plant tissues (Stevenson et al., 2017, and references therein) – and in ecological function. The ecological effects of secondary compounds in floral rewards include warding off nectar robbers and microbial growth (Irwin et al., 2004; González-Teuber and Heil, 2009; Barlow et al., 2017), enhancing pollinator memory (Wright et al., 2013), and reducing pollinator infection by pathogens and parasites (Baracchi et al., 2015; Richardson et al., 2015; Erler and Moritz, 2016; Palmer-Young et al., 2016). Evidence now suggests that secondary metabolites occur ubiquitously in floral rewards, and commonly show phenotypic integration across herbivore- and pollinator-consumed materials in wild and cultivated plants (Adler et al., 2006, 2012; Kessler and Halitschke, 2009; Manson et al., 2012; Cook et al., 2013; Richardson et al., 2016; PalmerYoung et al., in press). It is therefore of great interest to assess whether domestication effects on plant defence are also mirrored for floral reward chemistry, with potential ramifications for ecological function. We used blueberry as a crop system to examine the effect of domestication on floral reward chemistry and its potential consequence for pollinators. We included in this study wild and cultivated plants of Vaccinium corymbosum L. (highbush blueberry; Ericaceae), including cultivated hybrid and introgressed crosses with V. angustifolium Ait. (lowbush blueberry). The relatively recent and well-documented history of domestication of Vaccinium species (including cranberry, lingonberry, and bilberry) has rendered the genus a useful model for the study of domestication effects (Rodriguez-Saona et al., 2011; Song and Hancock, 2011; Rivera et al., 2015, 2016; Hernandez-Cumplido et al., 2018). The history of domestication of highbush and lowbush blueberry dates back to 1908 and 1909, respectively, when the first wild plants were collected from Greenfield, New Hampshire, United States, for cultivation and selective breeding (Gough, 1993). This initial highbush collection, together with two additional wild selections from New Jersey (Ehlenfeldt, 2009), formed some of the first early cultivars of V. corymbosum (‘Brooks,’ ‘Sooy,’ ‘Rubel’). Together with their crosses (‘Katherine,’ ‘Pioneer’), these first selections continue to make the largest genetic contributions to modern highbush cultivars (Ehlenfeldt, 1994; Lobos and Hancock, 2015), which form the basis of the global blueberry industry. We examined nectar and pollen chemistry in eight cultivars or interspecific crosses of V. corymbosum, and as a basis for comparison, sampled from three wild populations within ca. 40 km of where the original founding cultivar ‘Brooks’ was collected. To examine potential domestication effects on pollinator health via changes in the pathogens of pollinators, we conducted an artificial diet bioassay with the common eastern bumble bee, Bombus impatiens Cresson. Bees were infected with the pathogen Crithidia, before manipulating dietary levels of a caffeic acid ester at concentrations representative of wild and cultivated plant nectar to compare their effect on infection. Crithidia species are Trypanosomatid gut pathogens that infect Bombus species via faecal-oral contamination (Durrer and Schmid-Hempel, 1994). Infection by Crithidia can reduce learning (Gegear et al., 2005, 2006), colony growth rates (Shykoff and Schmid-Hempel, 1991) and queen founding success (Brown et al., 2003), and is associated with reduced reproduction in wild bumble bee colonies (Goulson et al., 2018). In Massachusetts, United States Crithidia can infect up to 80% of Bombus (Gillespie, 2010). Specifically, we tested the following hypotheses: (1) Domestication has altered chemical composition and reduced chemical diversity of nectar and pollen; (2) Nectar and pollen chemical traits show genetic variation and heritability, but cultivars are phenotypically less variable than wild populations, consistent with their clonal propagation; (3) Nectar and pollen chemical concentration and composition are genetically correlated, which could constrain targeted breeding for floral reward chemistry; and (4) Altered expression of nectar antimicrobial compounds, such as caffeic acid esters, can influence pollinator-pathogen interactions.
Translation - Spanish INTRODUCCIÓN
La especie humana ha domesticado y seleccionado plantas cultivadas desde milenios (Smith, 2001). Mientras que la domesticación ha proporcionado muchos beneficios desde el punto de vista de la agricultura, incluyendo mejora del rendimiento y otras características deseables (Evans, 1996; Bai and Lindhout, 2007; Dempewolf et al., 2017), las consecuencias negativas o no intencionadas de este proceso incluyen la reducción de la diversidad genética (Van de Wouw et al., 2010; Meyer et al., 2012), y la afectación de funciones o la desaparición de características potencialmente útiles (Rosenthal and Dirzo, 1997; Li et al., 2017) como defensas físicas y químicas contra los herbívoros y enfermedades (Wink, 1988; Jones, 1998; Gols et al., 2008; Sujana et al., 2012). Los rasgos de defensa de las plantas pueden imponer la asignación de un coste elevado, y por lo tanto se compensan con capacidades o rendimiento (Kempel et al., 2011). Por lo tanto, donde la selección se ha impuesto de forma constante durante muchas generaciones para maximizar el rendimiento de las cosechas, las ganancias agrícolas pueden incrementar el riesgo de comprometer otros rasgos desde los cuales se desvían los recursos (Rosenthal and Dirzo, 1997; Brown and Rant, 2013). Sin embargo, hace relativamente poco, que el alcance del impacto de la domesticación sobre la función ecológica de los cultivos se ha llegado a apreciar plenamente (Meyer et al., 2012; Chen et al., 2015; Whitehead et al., 2017). Este área ha recibido una atención incrementada debido al creciente interés sobre el potencial agrícola de rasgos tradicionalmente despreciados para el cultivo, tales como los compuestos volátiles de las plantas estimulados por herbívoros (HIPVs) y néctares extra-florales involucrados en la atracción de los enemigos naturales de las plagas (Rasmann et al., 2005; Rodriguez-Saona et al., 2009; Chen et al., 2015; Heil, 2015; Li et al., 2017). En contraste con el impacto en las interacciones de los cultivos con herbívoros y patógenos, se conoce muy poco sobre el efecto de la domesticación en las interacciones con los polinizadores y los rasgos que influyen en esa interacción. Lo poco que se conoce en este tema viene sobretodo del estudio de las plantas ornamentales, donde la pérdida generalizada de aroma floral es una consecuencia identificada del cultivo (Vainstein et al., 2001; Pichersky and Dudareva, 2007). Esta falta de información sobre los efectos de la domesticación en los rasgos relevantes para la polinización, incluyendo la recompensa química floral, es sorprendente, dada la importancia de la polinización de los insectos para la agricultura. Alrededor del 75% de los alimentos básicos mundiales dependen hasta un cierto nivel del servicio de polinización de los ecosistemas (Klein et al., 2007), que contribuye, de forma estimada, en unos $351 billones (USD) anuales de la producción de alimentos global (Lautenbach et al., 2012). Los polinizadores también tienen el potencial de contribuir a la salud nutricional humana y su necesidad de micro-nutrientes (Chaplin-Kramer et al., 2014; Ellis et al., 2015), y mejoran la seguridad mundial alimentaria (Bailes et al., 2015). Aunque históricamente estudiado separadamente, las interacciones entre plantas-herbívoros y plantas-polinizadores están interconectadas (Strauss and Armbruster, 1997; Adler et al., 2001; Irwin et al., 2003; Strauss and Irwin, 2004; Kessler and Halitschke, 2009; Lucas-Barbosa, 2016; Muola et al., 2017; Nepi et al., 2018). Por ejemplo, un amplio rango de metabolitos secundarios relacionados con la defensa (incluidos alcaloides, compuestos fenólicos y glucósidos cianogénicos) están incluidos en la recompensa floral, incluidos el néctar y el polen (Baker, 1977; Rhoades and Bergdahl, 1981; Adler, 2000; Adler and Irwin, 2005; Heil, 2011; Arnold et al., 2014; Irwin et al., 2014; Stevenson et al., 2017). Estos compuestos varían en una amplia gama de concentraciones – desde trazas hasta concentraciones similares a otros tejidos vegetales (Stevenson et al., 2017, y referencias incluidas) – y en su función ecológica. Los efectos ecológicos de los compuestos secundarios en las recompensas florales incluyen la protección frente a ladrones de néctar y al crecimiento microbiano (Irwin et al., 2004; González-Teuber and Heil, 2009; Barlow et al., 2017), incrementando la memoria del polinizador (Wright et al., 2013), y reduciendo la posibilidad de infección del polinizador por patógenos y parásitos (Baracchi et al., 2015; Richardson et al., 2015; Erler and Moritz, 2016; Palmer-Young et al., 2016). Las evidencias actualmente sugieren que los metabolitos secundarios se incluyen en todas las recompensas florales, y de forma usual muestran la integración fenotípica entre los elemento consumidos por herbívoros- y polinizadores en plantas silvestres y cultivadas (Adler et al., 2006, 2012; Kessler and Halitschke, 2009; Manson et al., 2012; Cook et al., 2013; Richardson et al., 2016; PalmerYoung et al., in press). Es por lo tanto de gran interés evaluar si los efectos de la domesticación de las plantas en sus sistemas de defensa se reflejan también en la química de las recompensas florales, con consecuencias potenciales para su función ecológica. Usamos los arándanos como cultivo para examinar el efecto de la domesticación en las recompensas florales y sus consecuencias potenciales para los polinizadores. Incluimos en este estudio tanto plantas silvestres como cultivadas de Vaccinium corymbosum L. (arándano rojo; Ericaceae), incluyendo el híbrido cultivado y con cruces introgresados con V. angustifolium Ait. (arándanos bajos). La relativamente reciente y bien documentada historia de la domesticación de las especies de Vaccinium (incluyendo Vaccinium Oxycoccus o, Vaccinium vitis-idaea, Vaccinium myrtillus), ha hecho del género un modelo útil para el estudio de los efectos de la domesticación (Rodriguez-Saona et al., 2011; Song and Hancock, 2011; Rivera et al., 2015, 2016; Hernandez-Cumplido et al., 2018). La historia de la domesticación de los arándanos altos y bajos se remonta a 1908 y 1909, respectivamente, cuando las primeras plantas silvestres fueron recolectadas en Greenfield, New Hampshire, United States, para su cultivo y reproducción selectiva (Gough, 1993). Esta colección inicial de arbustos altos, junto con dos selecciones silvestres adicionales de New Jersey (Ehlenfeldt, 2009), compusierons los primeros cultivares tempranos de V. corymbosum (‘Brooks,’ ‘Sooy,’ ‘Rubel’). Junto con sus cruces (‘Katherine,’ ‘Pioneer’), estas primeras selecciones continúan siendo las contribuciones genéticas más importantes en los cultivares modernos de los arbustos altos (Ehlenfeldt, 1994; Lobos and Hancock, 2015), que son la base de la industria global de los arándanos. Examinamos la química del néctar y polen en ocho cultivares o cruces interespecie de V. corymbosum, y como una base para la comparación, se tomaron muestras en tres poblaciones silvestres dentro de los 40 km de donde el cultivar original de ‘Brooks’ fue recolectado. Para examinar los potenciales efectos de la domesticación en la salud de los polinizadores a través de los cambios en los patógenos de los polinizadores, se realizó un bioensayo de dieta artificial con el abejorro común del este, Bombus impatiens Cresson. Los abejorros fueron infectados con el patógeno Crithidia antes de manipular a través de la dieta los niveles de ésteres de ácido caféico en concentraciones representativas de néctares de plantas silvestres y cultivadas para comparar sus efectos sobre la infección. Las especies de Crithidia son un patógeno intestinal que infecta las especies de abejorros a través de la contaminación fecal-oral (Durrer and Schmid-Hempel, 1994). La infección por Crithidia puede reducir el aprendizaje (Gegear et al., 2005, 2006), la tasa de crecimiento de la colonia (Shykoff and Schmid-Hempel, 1991) y el éxito fundacional de la reina (Brown et al., 2003), y está asociado con la reducción de la reproducción en las colonias silvestres de abejorros (Goulson et al., 2018). En Massachusetts, United States Crithidia puede infectar hasta el 80% de abejorros (Gillespie, 2010). Específicamente, se testearon las siguientes hipótesis: (1) La domesticación ha alterado la composición química y reducido la diversidad química del néctar y polen; (2) Los rasgos químicos del néctar y del polen muestran la variación genética y su heredabilidad, pero los cultivares son menos variables en fenotipos que las agrupaciones silvestres, lo que es consistente con su propagación clónica; (3) La concentración y composición química del néctar y del polen están genéticamente correlacionadas, lo que puede resultar una restricción en la química de las recompensas florares por la reproducción selectiva; y (4) La alteración de los componentes anti-microbianos del néctar, como por ejemplo ésteres de ácido cafeico, pueden influir en las interacciones polinizador-patógeno.
Catalan to Spanish: Abelles urbanes General field: Science Detailed field: Agriculture
Source text - Catalan Les abelles urbanes són indicadors de qualitat de la ciutat on vivim. En aquest sentit, l’objectiu del projecte és captar i desxifrar la informació que aporten les abelles a través de sensors open source instal·lats a l’exterior i a l’interior de ruscs urbans. Aquest sensors ens aporten dades com la temperatura (interna i externa), el soroll ambient (interior), el pes del rusc o l’entrada i sortida d’abelles que es poden relacionar amb la salut del ecosistema urbà que ens envolta.
El projecte abelles urbanes inclou la participació de científics mediambientals (abelles i medi ambient), físics de la ciència de la complexitat (anàlisi de dades), tecnòlegs (xarxa i electrònica) i artistes capaços de treballar en aquest entorn.
El desembre de 2012, un equip multidisciplinari de 30 persones, científics, apicultors i artistes va construir i instal·lar el primer prototip de rusc urbà equipat amb sensors al Castell dels Tres Dragons del Parc de la Ciutadella a Barcelona.
El objectiu a curt termini és instal·lar en un edifici obert al públic un nou rusc equipat amb sensors sofisticats però construïts sobre una plataforma oberta i de baix cost. El kit enviarà dades a temps real sobre l’estat del rusc que seran accessibles almenys a través d’internet. A més a més, la instal·lació permanent del rusc equipat amb sensors vol ser una oportunitat per sensibilitzar la ciutadania sobre la importància de les abelles en els ecosistemes i a la vegada un lloc idoni per a realitzar tallers educatius sobre aquesta temàtica.
Translation - Spanish Las abejas urbanas son indicadores de calidad de la ciudad donde vivimos. En este sentido, el objetivo del proyecto es captar y descifrar la información que aportan las abejas mediante sensores de código abierto instalados tanto en el exterior como en el interior de las colmenas urbanas. Estos sensores nos aportan datos como temperatura (interna y externa), ruido ambiental (interno), peso de la colmena o movimiento de entrada y salida de abejas, que se pueden relacionar con la salud del ecosistema urbano que nos rodea.
El proyecto Abejas Urbanas cuenta con la participación de científicos medioambientales (abejas y medioambiente), físicos de la ciencia de la complejidad (análisis de datos), tecnólogos (redes y electrónica) y artistas capaces de trabajar en este entorno.
En diciembre de 2012, un equipo multidisciplinar de 30 personas: científicos, apicultores y artistas, construyeron e instalaron el primer prototipo de colmena urbana equipado con sensores en el Castell dels Tres Dragons del Parc de la Ciutadella en Barcelona.
El objetivo a corto plazo es instalar en un edificio abierto al público una nueva colmena equipada con sofisticados sensores construidos sobre una plataforma abierta y de bajo coste. El kit enviará datos en tiempo real sobre el estado de la colmena que serán accesibles, como mínimo, a través de internet. Adicionalmente, la instalación permanente de esta colmena equipada con sensores quiere ser una oportunidad para sensibilizar a la ciudadanía sobre la importancia de las abejas en los ecosistemas y a la vez ser el lugar idóneo para realizar talleres educativos sobre esta temática.
English to Spanish: WebotsTM: Professional Mobile Robot Simulation General field: Tech/Engineering Detailed field: Automation & Robotics
Source text - English 1. Introduction
Cyberbotics Ltd. was founded in 1998 as a spin-off company from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). It currently employs two people and develops WebotsTM: a commercial software used for mobile robotics prototyping simulation and transfer to real robots (see Fig. 1). In 1998 and 1999 Cyberbotics developed an Aibo® simulator for Sony Ltd. Cyberbotics has now collaborations with the Biologically Inspired Robotics Group (BIRG) and the Swarm Intelligent System Research Group (SWIS) of the EPFL through the Swiss CTI technology transfer program. WebotsTM runs on Windows, Linux and Mac OS X and is intended for researchers and teachers interested in mobile robotics. It is commercially available from Cyberbotics Ltd. (http://www.cyberbotics.com).
2. Need for Simulation
Although the final aim is real robotics, it is often very useful to perform simulations prior to investigations with real robots. This is because simulations are easier to setup, less expensive, faster and more convenient to use. Building up new robot models and setting up experiments only takes a few hours. A simulated robotics setup is less expensive than real robots and real world setups,thus allowing a better design exploration. Simulation often runs faster than real robots while all the parameters are easildisplayed on screen. Simulations make it possible to use computer expensive algorithms that would need ages to run on real robot microcontrollers, like genetic algorithms. Finally, the simulation results are transferable onto the real robots.
3. Features
WebotsTM has a number of essential features intended to make this simulation tool both easy to use and powerful: • Models and simulates any mobile robot, including wheeled, legged and flying robots. • Includes a complete library of sensors and actuators. • Lets you program the robots in C, C++ and Java, or from third party software through TCP/IP. • Transfers controllers to real mobile robots, including Aibo®, Lego® Mindstorms®, Khepera®, Koala® and Hemisson®. • Uses the ODE (Open Dynamics Engine) library for accurate physics simulation. • Creates AVI or MPEG simulation movies for web and public presentations. • Includes many examples with controller source code and models of commercially available robots. • Lets you simulate multi-agent systems, with global and local communication facilities.
4. Robot and world editor
A library of sensors is provided so that you can plug a sensor in your robot model and tune it individually (range, noise, response, field of view, etc.). This sensor library includes distance sensors (infra-red and ultrasonic), range finders, light sensors, touch sensors, global positioning sensor (GPS), inclinometers, compass, cameras (1D, 2D, color, black and white), receivers (radio and infra-red), position sensors for servos, incremental encoders for wheels. Similarly, an actuator library is provided. It includes differential wheel motor unit, independent wheel motors, servos (for legs, arms, etc.), LEDs, emitters (radio and infra-red) and grippers. With WebotsTM, you can create complex environments for your mobile robot simulations, using advanced hardware accelerated OpenGL technologies, including lighting, smooth shading, texture mapping, fog, etc. Moreover, WebotsTM allows you to import 3D models in its scene tree (see Fig. 2) from most 3D modelling software through the VRML97 standard. You can create worlds as large as you need and WebotsTM will optimize them to enable fast simulations. Complex robots can be built by assembling chains of servo nodes. This allows you to easily create legged robots with several joints per leg (as shown in Fig. 3), robot arms, pan / tilt camera systems, etc. For example, you can place several cameras on the same robot to perform binocular stereo vision, or 360 degree vision systems.
5. Realistic Simulation
The simulation system used in WebotsTM uses virtual time, making it possible to run simulations much faster than it would take on a real robot. Depending on the complexity of the setup and the power of your computer, simulations can run up to 300 times faster than the real robot when using the fast simulation mode. The basic simulation time step can be adjusted to suit your needs (precision versus speed). A step-by-step mode is available to study in detail how your robots behave Simulating complex robotic devices including articulated mechanical parts requires precise physics simulation. WebotsTM relies on ODE (Open Dynamics Engine) to perform accurate physics simulation wherever it is necessar y For each component of a robot, you can specify a mass distribution matrix (or use primitives for simple geometries), static and kinematic friction coefficients, bounciness, etc. Moreover each component is associated with a bounding object used for collision detection. Servo devices can be controlled by your program in torque, position or velocity. The control parameters for the servo can be individually adjusted from your controller program. The graphical user interface of WebotsTM allows you to easily interact with the simulation while it is running. By dragging the mouse, you can change the viewpoint position, orientation and zoom using the mouse wheel. Pressing the shift key while dragging the mouse allows you to move or rotate objects. This feature facilitates interactive testing.
6. Programming Interface
Programming your robot using the C language is as simple as shown in Fig. 4. In this example, the robot is a differential wheeled robot equipped with an infra-red distance sensor named “ir” looking forward. The robot will stop moving if the distance sensor detects an obstacle and restart moving when the obstacle is no longer detected. A similar Java programming interface is also included. Moreover, any WebotsTM controller can be connected to a third party software program, such as MatLab®, LabView®, Lisp®, etc. through a TCP/IP interface. Research experiments often need to interact automatically with the simulation. The supervisor capability allows you to write a program responsible for supervising the experiment. Such a program can dynamically move objects, send messages to robots, record robot trajectories, add new objects or robots, etc. The supervisor capability can be used in computationally expensive simulations where a large number of robot configurations and control parameters have to be evaluated, as in genetic evolution, neural networking, machine learning, etc.
7. Transfer to real robots
Once tested in simulation your robot controllers can be transferred to real robots: • Khepera® and Koala®: cross-compilation of C WebotsTM controllers and remote control with any programming language (see Fig. 6). • Hemisson®: Finite state automata graphical programming with remote control and autonomous execution modes. • LEGO® Mindstorms®: cross-compilation for RCX of Java WebotsTM controllers based on LeJOS. • Aibo®: cross-compilation of C/C++ WebotsTM controller programs based on the Open-R SDK (see Fig. 5). • Your own robot: The WebotsTM user guide explains how to build your own WebotsTM cross-compilation system for your very own robot.
8. Documentation and support
WebotsTM comes with a complete documentation, including two printed manuals with color covers. This documentation is also included on the WebotsTM CDROM in both PDF and HTML format. The WebotsTM user guide explains how to install and get started with WebotsTM. This manual includes a step-bystep tutorial for modelling and programming your own robot, and describes a number of sample experiments included on the CD-ROM. It explains the basic principles of WebotsTM and shows you how to transfer your programs to real robots. The WebotsTM reference manual contains everything you need to develop your WebotsTM application. It provides a complete description of all the objects you can simulate with WebotsTM, including robot bases, sensors, actuators, simple objects, etc. The programming interface is completely documented with examples. Functions are sorted by categories. Finally a number of example worlds and controllers are provided on the CD-ROM which can serve as a starting point for developing your application. WebotsTM users take advantage of the WebotsTM users community through a support mailing list. Most questions are answered within 24 hours by Cyberbotics support services. All WebotsTM licenses include one year of personalized user support and free upgrades via the Internet.
9. Examples of Applications
WebotsTM has been used by more than one hundred universities and research centers worldwide since 1998 for both education and research purposes. Education applications allow the students to get started with robotics, 3D modelling, programming, artificial intelligence, computer vision, artificial life, etc. with an integrated tool. It is easy to implement a virtual robot contest, like a soccer contest or a humanoid locomotion contest, based on WebotsTM, which is highly motivating for the students. All the articles listed in the last section of this paper refer to different research applications of WebotsTM. It would be out the scope of this paper to present each application. However, we may attempt to classify them into several major categories: • The multi-agent simulations category includes research experiments where several robots cooperate to reach a global goal (see Fig. 7). • The artificial intelligence category attempts to validate psychology hypothesis, mainly learning, by simulating intelligent mobile robot behaviors. • The control research category involves developing efficient control algorithms to perform complex mobile robot motion. • The robot design category aims at shaping mobile robots defining the position and properties of its sensors and actuators. This is especially useful to investigate new wheeled, legged or flying robots.
Translation - Spanish 1. Introducción
Cyberbotics Ltd. fue fundada en 1998 como una segregación del Swiss Federal Institute of Technology de Lausanna (EPFL). Actualmente emplea a dos personas y desarrolla WebotsTM, un software comercial usado como simulador de prototipos de robots móviles y que se puede exportar a robot reales (ver fig. 1). Entre 1998 y 1999 Cyberbotics desarrolló un simulador para Sony Ltd. Aibo®. Actualmente Cyberbotics realiza colaboraciones con el Biologically Inspired Robotics Group (BIRG) y el Swarm Intelligent System Research Group (SWIS) del EPFL a través del programa de transferencia tecnológica del Swiss CTI. WebotsTM se ejecuta tanto sobre Windows, como Linux y Mac OS X y está desarrollado para investigadores y profesores interesados en robots móviles. Está comercialmente disponible a través de Cyberbotics Ltd. (http://www.cyberbotics.com).
2. La necesidad de los simuladores
Aunque el objetivo final sea la robótica real, a menudo resulta muy útil realizar simulaciones previas antes de las pruebas con robots reales. El motivo es porque las simulaciones resultan más fáciles de poner en marcha, son menos caras, más rápidas y más fáciles de usar. En un simulador crear un nuevo modelo de robot y poner en marcha sus pruebas requiere solo de pocas horas. La configuración de un simulador de robot es menos cara que la de un robot real y sus configuraciones, por lo tanto, nos permite diseñar mejor los experimentos. El simulador normalmente es más rápido que un robot real y sus parámetros son visualizados en pantalla de una manera sencilla. El simulador facilita también el uso de algoritmos informáticos complejos cuya ejecución podría requerir mucho tiempo si se ejecutasen sobre micro-controladores de robots reales, un ejemplo serían los algoritmos genéticos. Y para acabar, los resultados de las simulaciones se pueden exportar a robots reales.
3. Funcionalidades
WebotsTM tiene unas funcionalidades básicas diseñadas con el objetivo de conseguir una herramienta de simulación potente y fácil de usar: • Maqueta y simula cualquier tipo de robot móvil, también robots con ruedas, piernas y voladores. • Incluye una librería completa de sensores y actuadores. • Permite programar los robots en C, C++, Java y programas de terceros a través de TCP/IP. • Transfiere los controladores a robots reales móviles, entre otros: Aibo®, Lego® Mindstorms®, Khepera®, Koala® y Hemisson®. • Usa la librería ODE (Open Dynamics Engine) para obtener simulaciones físicas precisas. • Crea vídeos AVI o MPEG de simulaciones para web y presentaciones públicas. • Incluye varios ejemplos de código fuente de controladores y modelos de robots disponibles en el mercado. • Permite la simulación de sistemas multi-agente con servicios de comunicación globales y locales.
4. El robot y manuales
El simulador incorpora una librería de sensores (rango, ruido, respuesta, campo de visión, etc...) para conectar y configurar un sensor a su robot. Esta librería incluye sensores de distancia (infrarrojos y ultrasónicos), telemétricos, de luz, táctiles, de posición global (GPS), inclinómetros, brújula, cámaras (1D, 2D, color, blanco y negro), receptores (radio e infrarrojos), sensores de posición para servos y contadores incrementales para ruedas. También incorpora una librería de actuadores que incluye una unidad de motores para ruedas diferenciales, motores de ruedas independientes, servos (para patas, brazos, etc.) LEDs, emisores (de radio, infrarrojos) y dispositivos de sujeción. Con WebotsTM puede crear complejos entornos de simulación para sus robots móviles, usando la tecnología más avanzada de aceleración hardware OpenGL, que incluye iluminación, sombreado suave y mapeo de texturas, niebla, etc. Además, WebotsTM le permite importar modelos 3D en su árbol de escenarios (ver Fig. 2) desde la gran mayoría de software de modelización 3D a través del estándar VRML97. De esta forma puede crear escenarios tan complejos como necesite y WebotsTM los optimizará para conseguir simulaciones rápidas. Se pueden construir complejos robots mediante el ensamblaje de cadenas de nodos tipo servo. Esto le permite crear fácilmente robots con patas de varias articulaciones (como se muestra en la Fig. 3), brazos de robots, sistemas de cámaras panorámicas y de inclinación, etc. Por ejemplo, es posible poner varias cámaras en el mismo robot para obtener una visión panorámica binocular o sistemas de visión de 360 grados.
5. Simulaciones reales
El sistema de simulación de WebotsTM usa tiempo virtual, permitiendo ejecutar las simulaciones más rápidamente que si se hicieran sobre robots reales. Dependiendo de la complejidad de la configuración y de la potencia del ordenador, las simulaciones pueden ejecutarse hasta 300 veces más rápido que sobre un robot real si se usa el modo de simulación rápido. La unidad básica de tiempo de simulación puede ajustarse en función de las necesidades (precisión vs velocidad). Está disponible el modo de ejecución paso-a-paso para estudiar en detalle cómo se comporta el robot. Simular dispositivos robotizados complejos que incluyan partes mecánicas articuladas requiere precisas simulaciones físicas. WebotsTM se apoya en la librería ODE (Open Dynamics Enging) para ejecutar simulaciones físicas precisas cuando sea necesario. Para cada componente de un robot, puede especificar una matriz de distribución de masas (o usar primitivas para geometrías simples), y coeficientes de fricción estática y cinética, elasticidad, etc. Además, cada componente está asociado a un objeto frontera que es usado para la detección de colisiones. Los dispositivos servo pueden ser controlados por programación del esfuerzo de torsión, posición o velocidad. Los parámetros de control del servo pueden ser ajustados individualmente desde su programa de control. El interfaz de usuario gráfica de WebotsTM le permite interaccionar fácilmente con la simulación mientras se está ejecutando. Desplazando el ratón es posible cambiar la posición del punto de vista, orientación y ampliación. Presionar la tecla de mayúsculas mientras desplaza el ratón le permite mover o rotar objetos. Esta funcionalidad facilita las pruebas interactivas.
6. La interfaz de programación
Programar el robot usando el lenguaje C es tan simple como se muestra en la Fig. 4. En este ejemplo, el robot tiene ruedas en eje equipado con un sensor de distancia de infrarrojos denominado “ir” looking forward. El robot se parará si el sensor de distancia detecta un obstáculo y reinicia el movimiento cuando el obstáculo ya no se detecta. Se incluye también una interfaz de programación similar para Java. Además, cualquier controlador WebotsTM puede ser conectado a un programa de terceros, como MatLab®, LabView®, Lisp®, etc. a través de una interfaz TCP/IP. Los experimentos de investigación a menudo necesitan interactuar automáticamente con la simulación. El supervisor de capacidad permite escribir un programa responsable de supervisar el experimento. Este programa puede mover dinámicamente los objetos, enviar mensajes a los robots, registrar las trayectorias de los robots, añadir nuevos objetos o nuevos robots, etc. El supervisor de capacidad puede ser usado también en simulaciones caras en las que deben evaluarse un gran número de parámetros de configuración y control del robot, como en evolución genéticas, redes neuronales, sistemas de aprendizaje, etc.
7. Exportación a un robot real
Una vez testeados en la simulación, los controladores del robot pueden ser transferidos al robot real: • Khepera® y Koala®: compilación cruzada de los controladores C WebotsTM y control remoto en cualquier lenguaje de programación (ver Fig. 6). • Hemisson®: Programación gráfica de autómatas de estados finitos con control remoto y modos de ejecución automática. • LEGO® Mindstorms®: compilación cruzada para RCX de los controladores Java de WebotsTM basados en LeJOS. • Aibo®: compilación cruzada de los programas C/C++ de controladores WebotsTM basados en Open-R SDK (ver Fig. 5). • Su propio robot: la guía de usuario de WebotsTM explica como montar el sistema de compilación cruzada WebotsTM para cada uno de sus robots.
8. Documentación y soporte
WebotsTM viene con una completa documentación que incluye dos manuales impresos con tapas de color. La documentación también está incluida en el CDROM de WebotsTM en formatos PDF y HTML. La guía de usuario de WebotsTM explica como instalar e iniciar el trabajo con WebotsTM. Este manual incluye un tutorial que describe paso a paso como modelar y programar su propio robot y describe algunos ejemplos de prueba incluidos en el CD-ROM. Explica los principios básicos de WebotsTM y le muestra como exportar sus programas a un robot real. El manual de referencia de WebotsTM contiene todo lo que necesita para desarrollar sus propias aplicaciones WebotsTM. Proporciona una descripción completa de todos los objetos que pueden ser simulados con WebotsTM, incluidas la estructura básica del robot, sensores, actuadores, objetos simples, etc. La interfaz de programación está completamente documentada con ejemplos. Las funciones están ordenadas por categoría. Y finalmente, algunos ejemplos de escenarios y controladores están disponibles en el CD-ROM y le pueden servir como punto de partida para desarrollar su aplicación. Los usuarios de WebotsTM tienen también disponible la comunidad de usuarios de WebotsTM a través de una lista de correo de soporte. Muchas de las preguntas son respondidas en las primeras 24 horas por los servicios de soporte de Cyberbotics. Todas las licencias de WebotsTM incluyen un año de soporte a usuario personalizado y la actualización gratuita de las nuevas versiones a través de internet.
9. Ejemplos de aplicaciones
WebotsTM ha sido usado en más de cien universidades y centros de investigación de todo el mundo desde 1998 tanto para la educación como para la investigación. El uso en el ámbito educativo permite a los estudiantes iniciarse en la robótica, modelización en 3D, programación, inteligencia artificial, visión por computador, vida artificial, etc. con una herramienta integrada. Resulta fácil implementar el entorno de un robot virtual, como un partido de fútbol o el modo de locomoción humana, basado en WebotsTM, lo que resulta realmente motivador para los estudiantes. Todos los artículos listados en la última sección de este artículo se refieren a las diferentes aplicaciones de WebotsTM para la investigación. Está fuera del alcance de este artículo presentar cada aplicación. Sin embargo, queremos intentar clasificarlos en algunas de las principales categorías: • La categoría de simulaciones multi-agente incluye experimentos de investigación donde varios robots cooperan para alcanzar un objetivo global (ver Fig. 7). • La categoría de inteligencia artificial intenta validar hipótesis de la ciencia de la psicología, principalmente del aprendizaje, simulando comportamientos inteligentes de los robots móviles. • La categoría de investigación de controladores se focaliza en el desarrollo de eficientes algoritmos de control para desarrollar movimientos complejos en los robots móviles. • La categoría de diseño de robots tiene como objetivo modelar el movimiento de robots móviles definiendo la posición y propiedades de sus sensores y actuadores. Esto es especialmente útil en la investigación de nuevos robots de ruedas, con patas o voladores.
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