O documento apresenta um estudo sobre o desenvolvimento de um sistema neural capaz de realizar a manobra de estacionamento paralelo de um veículo em uma única manobra em um ambiente simulado bidimensional. O sistema foi projetado para atingir os objetivos de estudar técnicas de aprendizado de máquina e redes neurais aplicadas ao problema, além de simular o sistema desenvolvido.
O documento discute a administração de seguros e gerenciamento de riscos na empresa de transportes X. Ele descreve como a empresa reestruturou seu departamento de seguros em 2001 para melhor controlar os custos e riscos, incluindo o desenvolvimento de procedimentos e um sistema informatizado. O gerenciamento de riscos tornou-se essencial para obter seguros competitivos, como a liberação e rastreamento de motoristas e veículos.
O documento discute um projeto de desenvolvimento de um veículo terrestre não tripulado utilizando tecnologias de baixo custo com o objetivo de permitir o transporte autônomo e também o controle manual, visando reduzir acidentes causados por falha humana e permitir a mobilidade de pessoas com necessidades especiais.
Automação de um Veículo Terrestre Não Tripulado Utilizando Jason FrameworkCarlos Eduardo Pantoja
O documento descreve um sistema de automação de veículo terrestre não tripulado utilizando o framework Jason. O sistema usa agentes inteligentes no framework Jason e bibliotecas Java e Arduino para permitir que o veículo perceba o ambiente e interaja com ele.
Carro robótico, carro sem motorista ou veículo autônomo são nomes dados a um tipo de veículo de transporte, de passageiros ou bens, dotado de um sistema de controle computacional que integra um conjunto de sensores e atuadores com a função de, a partir de uma missão inicial (local para onde ir) estabelecida pelo usuário, navegar de forma autônoma e segura sobre a superfície terrestre (Ozguner et al., 2007; Gonçalves, 2011).O processo de navegação combina diversas etapas automatizadas para obter dados do ambiente, determinar a posição do veículo, evitar a colisão com outros elementos do ambiente e executar ações ótimas em direção à missão proposta.
2040: um mundo repleto de Carros AutônomosRicardo Longo
Em 2040 os humanos só dirigirão automóveis em pistas de recreação ou videogames.
Este white paper faz uma análise aprofundada de porque a humanidade irá abolir os carros "convencionais" (não autônomos) assim como motivos, benefícios, consequências e desafios dessa ampla transformação em nossa sociedade.
O documento descreve o sistema nervoso visceral, incluindo suas vias aferentes e centros nervosos no SNC, além da estrutura e divisões do sistema nervoso autônomo em simpático e parassimpático. As principais ações de cada divisão nos órgãos são explicadas, com o simpático tendo ação mais generalizada e o parassimpático ação localizada.
O documento descreve o sistema nervoso autônomo (SNA), dividido em simpático e parassimpático. O SNA controla funções involuntárias como respiração, circulação sanguínea e digestão. O simpático prepara o corpo para situações de estresse, enquanto o parassimpático atua na restauração de energia. Ambos os sistemas mantêm a homeostase através de ações antagonistas nos órgãos-alvo.
O documento discute a administração de seguros e gerenciamento de riscos na empresa de transportes X. Ele descreve como a empresa reestruturou seu departamento de seguros em 2001 para melhor controlar os custos e riscos, incluindo o desenvolvimento de procedimentos e um sistema informatizado. O gerenciamento de riscos tornou-se essencial para obter seguros competitivos, como a liberação e rastreamento de motoristas e veículos.
O documento discute um projeto de desenvolvimento de um veículo terrestre não tripulado utilizando tecnologias de baixo custo com o objetivo de permitir o transporte autônomo e também o controle manual, visando reduzir acidentes causados por falha humana e permitir a mobilidade de pessoas com necessidades especiais.
Automação de um Veículo Terrestre Não Tripulado Utilizando Jason FrameworkCarlos Eduardo Pantoja
O documento descreve um sistema de automação de veículo terrestre não tripulado utilizando o framework Jason. O sistema usa agentes inteligentes no framework Jason e bibliotecas Java e Arduino para permitir que o veículo perceba o ambiente e interaja com ele.
Carro robótico, carro sem motorista ou veículo autônomo são nomes dados a um tipo de veículo de transporte, de passageiros ou bens, dotado de um sistema de controle computacional que integra um conjunto de sensores e atuadores com a função de, a partir de uma missão inicial (local para onde ir) estabelecida pelo usuário, navegar de forma autônoma e segura sobre a superfície terrestre (Ozguner et al., 2007; Gonçalves, 2011).O processo de navegação combina diversas etapas automatizadas para obter dados do ambiente, determinar a posição do veículo, evitar a colisão com outros elementos do ambiente e executar ações ótimas em direção à missão proposta.
2040: um mundo repleto de Carros AutônomosRicardo Longo
Em 2040 os humanos só dirigirão automóveis em pistas de recreação ou videogames.
Este white paper faz uma análise aprofundada de porque a humanidade irá abolir os carros "convencionais" (não autônomos) assim como motivos, benefícios, consequências e desafios dessa ampla transformação em nossa sociedade.
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O documento descreve o sistema nervoso autônomo (SNA), dividido em simpático e parassimpático. O SNA controla funções involuntárias como respiração, circulação sanguínea e digestão. O simpático prepara o corpo para situações de estresse, enquanto o parassimpático atua na restauração de energia. Ambos os sistemas mantêm a homeostase através de ações antagonistas nos órgãos-alvo.
TDC2017 | São Paulo - Trilha Inovações How we figured out we had a SRE team a...tdc-globalcode
O documento descreve projetos de veículos autônomos desenvolvidos pela Universidade de São Paulo, incluindo o CaRINA (veículo elétrico autônomo), o JAV (pulverizador autônomo em parceria com a Jacto) e o caminhão autônomo em parceria com a Scania. Os projetos utilizam sensores como câmeras, LIDAR e radar, associados a sistemas de visão computacional e navegação por GPS para permitir a autonomia dos veículos.
Este documento resume uma apresentação sobre pesquisa e desenvolvimento de robôs móveis e veículos autônomos. A apresentação discute os desafios da inteligência artificial nesta área e introduz conceitos básicos de robótica móvel inteligente, incluindo sensores, atuadores, arquiteturas de controle, localização, mapeamento e navegação.
O objetivo deste trabalho é estudar e aplicar técnicas de virtualização no Departamento de Computação da Universidade Federal de Sergipe (DCOMP/UFS) para proporcionar maior eficiência e economia na utilização dos recursos de TI.
Especificamente, pretende-se:
1. Apresentar os conceitos e histórico da virtualização, tipos de hipervisores, técnicas e vantagens.
2. Apresentar as principais ferramentas de virtualização disponíveis no mercado.
3. Analisar a situação atual dos servidores do DCOMP
O documento discute os desafios da pesquisa e desenvolvimento de robôs móveis e veículos autônomos, apresentando experimentos realizados com veículos terrestres no campus da USP para validar técnicas de localização, mapeamento e navegação autônoma utilizando sensores como laser, câmera e GPS.
Este documento descreve a implementação de um algoritmo em Matlab para controlar um robô móvel da Lego Mindstorms NXT ao longo de um percurso com obstáculos. O robô usa sensores de cor e ultrassom para seguir uma linha preta e desviar-se de obstáculos, contornando-os e retomando a linha. O documento explica o código do programa e as imagens do robô em ação.
Este documento descreve o desenvolvimento do robô da equipe Daredevil para competir no IEEE OPEN da CBR2013. O resumo inclui: (1) a descrição do conceito e projeto do robô para resolver os desafios propostos, (2) os principais sistemas mecânicos e sensores do robô, incluindo o chassi e o sistema de coleta de latinhas, (3) o algoritmo base para identificar alvos, obstáculos e o depósito de lixo.
O documento descreve um plano de negócios para a construção de um robô humanóide para auxiliar deficientes visuais. O robô usará sensores ultrassônicos e giroscópios para navegar e alertar usuários sobre obstáculos, substituindo bengalas e cães-guias. Ele será controlado por um Arduino Mega 2560 e terá 17 servomotores para locomoção.
Robótica Educativa sob a ótica de desenvolvimento de atividades na sala de aula utilizando computadores e material de baixo custo. O documento discute o uso da robótica educativa para ensinar conceitos curriculares através de atividades práticas e a construção de dispositivos robóticos. Também apresenta um projeto envolvendo um mapa tátil sonoro para auxiliar pessoas com deficiência visual.
The presentation discusses rehabilitation robotics and games, covering definitions of robots, examples of rehabilitation robots like MIT-MANUS and Gentle, and a project called STAR that uses games and robots for patient rehabilitation.
1) O documento descreve o projeto e construção de um mini robô móvel capaz de seguir uma pista desenhada na superfície com base em imagens de uma câmera local.
2) O robô usa um sistema de visão local para identificar a posição da pista nas imagens e um sistema de controle baseado em regras para decidir a direção do robô.
3) Os resultados experimentais indicaram que o sistema é eficiente e capaz de seguir qualquer pista desenhada por um usuário.
Robótica Educativa sob a ótica de desenvolvimento de atividades, na sala aula, utilizando computadores e material alternativo de baixo custo. O documento discute como a robótica educativa pode ser usada para ensinar conceitos curriculares através de atividades práticas e projetos, e fornece exemplos de como isso foi implementado em uma escola.
Robótica Educativa sob a ótica de desenvolvimento de atividades, na sala aula, utilizando computadores e material alternativo de baixo custo. O documento discute como a robótica educativa pode ser usada para ensinar conceitos científicos de forma prática e engajadora por meio da construção e programação de robôs de baixo custo. Também apresenta exemplos de como a robótica educativa pode beneficiar pessoas com deficiência visual.
Desafios no desenvolvimento de aplicações científicas comerciaisAgremis Barbosa
Para os jovens desenvolvedores, a maioria dos domínios que encontram como exemplo pela frente são de automação comercial, bancário e financeiro. Apresentamos o domínio das aplicações científicas e de engenharia, voltadas para o setor industrial.
SISTEMA DE ESTACIONAMENTO AUTOMOTIVO UTILIZANDO AS PLATAFORMAS MOBILE ANDROID...Jucemar Dimon
Este documento descreve o desenvolvimento de um protótipo de sistema de sensor de estacionamento automotivo utilizando as plataformas Arduino e Android. O sistema usa sensores ultrassônicos, LEDs e um buzzer para alertar o motorista sobre possíveis colisões durante manobras, e permite monitorar a distância dos obstáculos pelo aplicativo Android conectado via bluetooth.
Baixe mais arquivos em http://pastadomau.wikidot.com.
Este trabalho descreve o projeto e o desenvolvimento de uma ferramenta para a simulação de sistemas de elevadores. O objetivo desta ferramenta é auxiliar o profissional da área de pesquisa e desenvolvimento de tecnologia para elevação. A simulação permite a
avaliação das diferentes alternativas de projeto de elevadores. O protótipo foi desenvolvido em Visual Basic.net.
Este foi o meu trabalho de conclusão de curso (TCC).
O documento discute pesquisa e desafios em robótica móvel e veículos autônomos, incluindo:
1) Simuladores de robôs móveis como Player/Stage/Gazebo e seus usos para validação inicial de algoritmos.
2) Algoritmos inteligentes para robôs móveis como localização, mapeamento, SLAM e navegação.
3) Desafios da inteligência artificial para robótica móvel como sensores e atuadores imprecisos e ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
Este documento discute robótica móvel e competições de robótica. Ele descreve objetivos educacionais da robótica móvel, o robô Robotino, treinamento para competições, critérios de avaliação, tarefas em competições, e planos futuros para competições internas.
O documento descreve a automação de uma plataforma robótica com seis graus de liberdade desenvolvida para um simulador de voo em realidade virtual. Detalha as tecnologias empregadas e os resultados alcançados na automação dos movimentos do simulador para proporcionar uma experiência imersiva ao usuário. O objetivo é aprimorar a precisão dos movimentos gerados por simuladores de voo.
Análise de Desempenho de um Sistema Embarcado de Detecção de Fadiga de Condut...Elaine Lopes
Este documento apresenta um sistema embarcado para detecção de fadiga em condutores. Descreve o algoritmo utilizado para detecção facial e compara o desempenho deste algoritmo em 4 plataformas diferentes, analisando o tempo de resposta em cada uma.
O documento descreve um sistema de apoio ao motorista baseado em visão computacional desenvolvido por uma equipe de pesquisa. O sistema utiliza uma câmera para detectar bordas da pista, saídas de pista e curvas na estrada. Ele implementa modelos matemáticos para identificar essas características e alertar o motorista de forma antecipada. Os resultados experimentais demonstraram a capacidade do sistema em detecção de saídas de pista e curvas em tempo real.
Doutorado - Adaptação de Dificuldade em Jogos de Reabilitação Auxiliados por ...Kleber de Oliveira Andrade
O documento propõe um algoritmo evolutivo para adaptar a dificuldade online em jogos de reabilitação robótica, descrevendo a abordagem, experimentos e conclusões. O algoritmo evolutivo automaticamente configura parâmetros do jogo para atender requisitos de rápido, efetivo, robusto e eficiente aprendizado para pacientes após AVE. Resultados experimentais demonstraram que a abordagem atende os requisitos propostos.
O documento fornece uma introdução ao mundo do desenvolvimento de jogos, discutindo brevemente sua história, evolução, processos de desenvolvimento e disciplinas envolvidas. O autor apresenta sua experiência acadêmica e profissional na área, com foco em projeto de jogos, inteligência artificial e robótica.
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1) O documento descreve o projeto e construção de um mini robô móvel capaz de seguir uma pista desenhada na superfície com base em imagens de uma câmera local.
2) O robô usa um sistema de visão local para identificar a posição da pista nas imagens e um sistema de controle baseado em regras para decidir a direção do robô.
3) Os resultados experimentais indicaram que o sistema é eficiente e capaz de seguir qualquer pista desenhada por um usuário.
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Robótica Educativa sob a ótica de desenvolvimento de atividades, na sala aula, utilizando computadores e material alternativo de baixo custo. O documento discute como a robótica educativa pode ser usada para ensinar conceitos científicos de forma prática e engajadora por meio da construção e programação de robôs de baixo custo. Também apresenta exemplos de como a robótica educativa pode beneficiar pessoas com deficiência visual.
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SISTEMA DE ESTACIONAMENTO AUTOMOTIVO UTILIZANDO AS PLATAFORMAS MOBILE ANDROID...Jucemar Dimon
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1) Simuladores de robôs móveis como Player/Stage/Gazebo e seus usos para validação inicial de algoritmos.
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O documento descreve um sistema de apoio ao motorista baseado em visão computacional desenvolvido por uma equipe de pesquisa. O sistema utiliza uma câmera para detectar bordas da pista, saídas de pista e curvas na estrada. Ele implementa modelos matemáticos para identificar essas características e alertar o motorista de forma antecipada. Os resultados experimentais demonstraram a capacidade do sistema em detecção de saídas de pista e curvas em tempo real.
Semelhante a Mestrado - Sistema Neural Reativo para o Estacionamento Paralelo com uma Única manobra em Veículos de Passeio (20)
Doutorado - Adaptação de Dificuldade em Jogos de Reabilitação Auxiliados por ...Kleber de Oliveira Andrade
O documento propõe um algoritmo evolutivo para adaptar a dificuldade online em jogos de reabilitação robótica, descrevendo a abordagem, experimentos e conclusões. O algoritmo evolutivo automaticamente configura parâmetros do jogo para atender requisitos de rápido, efetivo, robusto e eficiente aprendizado para pacientes após AVE. Resultados experimentais demonstraram que a abordagem atende os requisitos propostos.
O documento fornece uma introdução ao mundo do desenvolvimento de jogos, discutindo brevemente sua história, evolução, processos de desenvolvimento e disciplinas envolvidas. O autor apresenta sua experiência acadêmica e profissional na área, com foco em projeto de jogos, inteligência artificial e robótica.
O documento apresenta a biografia e áreas de interesse de Kleber de Oliveira Andrade, incluindo programação de jogos, inteligência artificial e robótica. Ele também descreve vários projetos e pesquisas relacionados a desenvolvimento de jogos, sistemas neurais para estacionamento de veículos e jogos sérios para reabilitação robótica.
O documento discute o uso de jogos eletrônicos na reabilitação, descrevendo como eles podem ser usados para treinamento motor e cognitivo de forma motivadora através de regras, objetivos e imersão. Ele também lista exemplos de jogos e dispositivos como o Wii e Kinect, além de discutir o uso de robôs na reabilitação de membros superiores após AVC. Finalmente, ressalta que desenvolver jogos para reabilitação requer um trabalho multidisciplinar.
O documento discute o mundo do desenvolvimento de jogos eletrônicos, abordando tópicos como: a história dos jogos desde os anos 50; os principais gêneros como aventura, RPG e estratégia; as etapas de desenvolvimento, incluindo design, modelagem 3D e programação; e dicas para quem deseja entrar na indústria.
O documento fornece uma introdução sobre desenvolvimento de jogos 2D usando a tecnologia XNA. Apresenta o autor e suas credenciais, além de conteúdos sobre a indústria de jogos, visão sobre o XNA, conceitos básicos e etapas para criar um jogo completo com a tecnologia.
O documento apresenta uma palestra sobre introdução ao desenvolvimento de jogos. A palestra discute: 1) o que são jogos e sua definição; 2) a evolução histórica dos jogos desde os anos 50 até os dias atuais; 3) as etapas do desenvolvimento de um jogo, incluindo concepção, design, produção de arte, programação e testes.
[1] O documento apresenta Kleber de Oliveira Andrade, um pesquisador das áreas de ciência da computação e engenharia mecânica interessado em serious games e robótica. [2] Andrade discute o que são jogos sérios e fornece exemplos de diferentes tipos, incluindo jogos educacionais, de simulação, persuasivos e para saúde. [3] O documento também descreve o projeto STAR de Andrade, que envolve o desenvolvimento de um sistema de telereabilitação assistida por robôs usando jogos sérios
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
ATIVIDADE 1 - ADSIS - ESTRUTURA DE DADOS II - 52_2024.docx2m Assessoria
Em determinadas ocasiões, dependendo dos requisitos de uma aplicação, pode ser preciso percorrer todos os elementos de uma árvore para, por exemplo, exibir todo o seu conteúdo ao usuário. De acordo com a ordem de visitação dos nós, o usuário pode ter visões distintas de uma mesma árvore.
Imagine que, para percorrer uma árvore, tomemos o nó raiz como nó inicial e, a partir dele, comecemos a visitar todos os nós adjacentes a ele para, só então, começar a investigar os outros nós da árvore. Por outro lado, imagine que tomamos um nó folha como ponto de partida e caminhemos em direção à raiz, visitando apenas o ramo da árvore que leva o nó folha à raiz. São maneiras distintas de se visualizar a mesma árvore.
Tome a árvore binária a seguir como base para realizar percursos que partirão sempre da raiz (nó 1).
Figura 1 - Árvore binária
Fonte: OLIVEIRA, P. M. de; PEREIRA, R. de L. Estruturas de Dados II. Maringá: UniCesumar, 2019. p. .
Com base na árvore anterior, responda quais seriam as ordens de visitação, partindo da raiz:
a) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pré-Ordem.
b) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Em-Ordem.
c) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pós-Ordem.
Obs.: como resposta, informar apenas os caminhos percorridos em cada Situação:
a) Pré-ordem: X - Y - Z.
b) Em-ordem: X - Y - Z.
c) Pós-ordem: X - Y - Z.
ATENÇÃO!
- Você poderá elaborar sua resposta em um arquivo de texto .txt e, após revisado, copiar e colar no campo destinado à resposta na própria atividade em seu STUDEO.
- Plágios e cópias indevidas serão penalizados com nota zero.
- As perguntas devem ser respondidas de forma adequada, ou seja, precisam ser coerentes.
- Antes de enviar sua atividade, certifique-se de que respondeu todas as perguntas e não se esqueceu nenhum detalhe. Após o envio, não são permitidas alterações. Por favor, não insista.
- Não são permitidas correções parciais no decorrer do módulo, isso invalida seu processo avaliativo. A interpretação da atividade faz parte da avaliação.
- Atenção ao prazo de entrega da atividade. Sugerimos que envie sua atividade antes do prazo final para evitar transtornos e lentidão nos servidores. Evite o envio de atividade em cima do prazo.
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
Mestrado - Sistema Neural Reativo para o Estacionamento Paralelo com uma Única manobra em Veículos de Passeio
1. Grupo de Mecatrônica
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Laboratório de Robótica Móvel
Sistema Neural Reativo para o
Estacionamento Paralelo com uma única
Manobra em Veículos de Passeio
Kléber de Oliveira Andrade
Orientador
Marcelo Becker
São Carlos
Agosto/2011
2. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
2
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
3. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
3
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
5. Introdução (Realidade)
Honda (2011)
Sahin e Guvenc (2007)
Sony (2011)
iRobot (2011)
Krebs et al. (2008)
NÃO (2011)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
5
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
6. Introdução (Robótica Móvel)
• Robótica Móvel
Siegwart et al. (2011)
• Avanços tecnológicos
Vlacic et al. (2001)
– Ex: Sistemas inteligentes embarcados em veículos
– Duas abordagens:
i. Sistemas assistivos
ii. Veículos autônomos inteligêntes
•
Desafio
–
Medeiros (1998)
Capacidade de aprender e adaptar as novas situações
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
6
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
7. Introdução (Iniciativas)
• Iniciativas civis e militares
– Campetição (EUA)
• Darpa Grand Challenge
• Urban Challenge
Stanley – Stanford (2005)
Thrun et al. (2006)
Backer e Dolan. (2009)
Tartan – Carnegie Mellon (2007)
• Competições (EUROPA) – M-ELROB e C-ELROB
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
7
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
8. Motivação
• Indústria automobilistica
– Muitas técnologias embarcas sem reduzir os acidentes fatais
• Laboratório de Robótica Móvel (LabRoM)
– Sistema Embarcado de Navegação autônoma (SENA)
Navalha (2005)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Gisa (2009)
8
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
9. Mapa Conceitual (Projeto SENA)
Segurança e
Conforto
Motivação
Carros
inteligentes
Pode ser
descritos como
Veículo capaz de perceber o
ambiente e transformar as
informações em ações
Abordagens
Tem a modelagem definida pela
Semi- Autônomo
Autônomo
Modelo bicicleta
Modelo triciclo
Cinemática
Modelo completo
Dinâmica
Análise em 2D
Análise em 3D
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
9
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
10. Mapa Conceitual (Veículos semi-autônomos)
Capaz apenas de
informar o usuário,
não há processo de
atuação
Semi- Autônomo
Utiliza as tecnologias
Definida como
Interface Sonora,
visual e/ou háptica
Utiliza
Informativa
Assistiva
Exemplos
Exemplos
Controle ativo de
cruzeiro
GPS
Aviso de
Mudança de faixa
Assistente de
estacionamento
Controle de
estabilidade
Sistemas préColisão
Assistente de
permanência na
faixa
Definida como
Usa da tecnologia informativa para avisar
o motorista, entretanto quando necessário,
é capaz de atuar no veículo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
10
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
11. Mapa Conceitual (Veículos autônomos)
Basicamente
Ações são planejadas, passando
ou não por uma representação
interna do mundo ao redor
Ponto Forte
Capaz de solucionar
problemas mais
complexos
Deliberativas
Autônomo
Possíveis arquiteturas
de controle
Híbridas
União das duas técnicas
Usa os pontos fortes
das duas técnicas de
controle
Ponto Forte
Reativas
Precisam de
Basicamente
Atuadores
Sensores
Ações baseadas
EXCLUSIVAMENTE nos
dados dos sensores
Ponto Forte
Rapidez
Podem ser
Medem o
estado interno
do veículo
Proprioceptivos
Internos
Externos
Encoders
Via
CAN
Usando
estrutura
fabricada
IMU
GPS
Não invade
o espaço do
motorista
Invade o
espaço do
motorista
Bússola
Percebem o
ambiente no
entorno
Exteroceptivos
LIDAR
Única camada
Multiplas camadas
Camera
Monocular
Estéreo
Cilíndrica
Omnidirecional
Ultrassom
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
11
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
12. Mapa Conceitual (Desafios)
Comunicação entre os módulos
deliberativos e reativos
Armazenamento e reuso
das informações
eficientemente
Controle
Híbrido
Representação do
conhecimento
Controle
deliberativo
DESAFIOS
Percepção
Tomada de Decisão
Algoritmos robustos de
Visão.
Baseado em Regras
Fusão Sensorial
Baseado em
experiências
Modelagem das Regras de
Trânsito
GPS+IMU
Navegação
LIDAR+Camera
Encoders + bússola +
IMU
Deliberativa
Algoritmos de
aprendizado robusto
Reativa
Algoritmos robustos de
SLAM – Simultaneous
Localisation and Mapping
Trajetórias
permitidas livre de
colisão
Manobras
especiais
Gerador de
trajetórias
Curvas em U
Estacionamento
Trajetórias livres de colisões
Paralelo
Garagem
Vagas anguladas
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
12
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
13. Objetivo
• Objetivo Geral:
– Estudo e desenvolvimento de um sistema neural que seja capaz
de fazer com que um veículo, em um ambiente simulado
bidimensional, realize a manobra de estacionamento paralelo de
forma autônoma entrando na vaga com uma única manobra.
• Objetivos Específicos
i.
ii.
iii.
iv.
Estudar o estado da arte do problema de estacionamento
Estudar e analisar a trajetória do veículo durante a manobra
Estudar e aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) Redes Neurais Artificiais (RNA)
Simular o sistema desenvolvido
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
13
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
14. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
14
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
15. Estado da Arte
• Três categorias: diagonal, garagem e paralelo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
15
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
16. Estado da Arte (indústria)
2009
2006
• Park4U
• Valeo
• Parking Aid
• Bosch
2003
• IPAS
• Toyota
1992
• PAS
• VolksWagen
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
16
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
17. Estado da Arte (Trabalhos Acadêmicoss)
• Muitos trabalhos investigados de 1994 à 2011
– Técnicas de Inteligência Artificial
– Calculos númericos
– Trajetórias e controles
Aprox. 38 trabalhos
foram investigados
• Principais trabalhos relacionados
– Heinen et al. 2001 (AF com 6 sonares)
– Heinen et al. 2006a (MLP aprender o AF)
– Cabrere a-Cosetl et al. 2009 (CLMR com ultra-som e
bússola neuro-fuzzy em Matlab/Simulink))
– Dermili e Khoshnejad 2009 (3 sonares neuro-fuzzy em
ambiente simulado com polinômio de quinta ordem)
– Grupta et al. 2010 (AF e 4 sonares)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
17
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
18. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
18
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
19. Modelagem e Simulação
• Modelos
– Modelos do Ambiente
– Modelo do Veículo (Cinemático)
– Modelo Sensorial
• Encoders
• Sensor Laser (Hokuyo URG-04LX)
• Sensor Inercial (IG-500N)
• Simulação
– Simuladores de Robôs Móveis
– Simulador desenvolvido
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
19
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
20. Modelo do Ambiente
•
Representação do ambiente (Mapas)
1.
2.
3.
Mapa métrico
i.
grades
ii.
geométrico
Mapa topológico
Mapa híbridos (Buschka e Saffioti, 2004)
Mapa Métrico (grids)
Thrun (2002)
Mapa topológico (grafos)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
20
Mapa geométrico
(Chatila e Laumond, 2985)
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
21. Modelo do Veículo (Cinemática)
• Restrições:
Siegwart et al., 2011
Zhu e Rajamani, 2006
• Modelo cinemático
Kochem et al. 2003
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
21
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
22. Mini-veículo protótipo
• HELVIS (Hybrid Electric Vehicle in Low Scale)
Symbol
Value
θ
-30º / 30º
W
260 mm
Rmin
580 mm
l
335 mm
L
480 mm
b
65 mm
Sampaio et al. (2011)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
22
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
23. Sensores
• Estimar a configuração do ambiente
– Planejar e realizar as tarefas
• Existem muitos sensores
Siegwarts e Nourbakhsh (2004)
• Os sensores são classificados em:
1. Proprioceptivos e exteroceptivos (meio em que
efetua a medição)
2. Passivo ou ativo (capturam os sinais)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
23
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
24. Encoders
• Encoders (ou codificadores rotativos)
– Medição da posição angular ou velocidade angular.
• Erros de odometria:
– Sistemáticos (imperfeições)
– Não-sistemáticos (interação)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
24
Borenstein et al., 1996
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
25. Sensor Laser (Hokuyo URG-04LX)
• Light Detection and Ranging (LIDAR)
– Hokuyo URG-04LX
Lee e Ehsani, 2008
• Método de medição: tempo de vôo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
25
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
26. Sensor Inercial (IMU IG-500N)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
26
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
27. Simulação
• As pesquisas pode ser iniciadas em ambientes
virtuais.
• Os simuladores são uma ferramenta importante
para os pesquisadores.
Law e Kelton, 2000
Vantagens
Desvantagens
Custo usualmente inferior quando
se trata da implementação de
sistemas complexos que utilizam
alta tecnologia
Custo computacional para
reproduzir fenômenos e
comportamentos reais.
Repetibilidade dos experimentos
facilita a análise e a comparação
de algoritmos
Não consegue modelar
precisamente todos os elementos
do mundo real
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
27
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
28. Simuladores de Robôs Móveis
• Simuladores disponíveis:
– Microsoft Robotics Studio (Morgan, 2008);
– Player / Stage / Gazebo (Player, 2011; Rusu et al., 2007);
– SimRob3D (Heinen 2002).
SEVA 2D (Osório et al. 2002)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
SEVA 3D (Heinen et al. 2006b)
28
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
29. Simulador Desenvolvido
• Implementação do Simulador
–
–
–
–
Orientação à Objetos
Linguagem C#
Visual C# 2008
RNA
• Matlab (DLL)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
29
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
30. Simulador Desenvolvido
• Interface do Simulador
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
30
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
31. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
31
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
32. Aprendizado Supervisionado e
Redes Neurais
• Aprendizado de Máquina (AM)
Russel e Norvig (2004)
– O Sistema deve ser capaz de tomar decisões, atuar e
aprender com o resultado de suas ações.
• O AM classifica os métodos de aprendizagem
em três tipos:
– Aprendizagem supervisionada
– Aprendizagem não-supervisionada
– Aprendizagem por reforço (punição ou recompensa)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
32
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
33. Redes Neurais Artificiais
• São modelos matemático-computacional inspirados no sistema
nervoso dos seres vivos e que possuem capacidade de adquirir
conhecimento através de experiências.
n
y g wi xi b
i 1
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
33
Haykin (2001)
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
34. Arquiteturas de RNAs
Feedfoward de camada simples
Feedfoward de múltiplas simples
Redes recorrentes
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Redes reticuladas
34
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
35. Aspectos Topológicos da RNA
• Validação cruzada (5-fold cross-validation)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
35
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
36. Aspectos Topológicos da RNA
• Overfitting e Underfitting
• Parada antecipada (early stopping)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
36
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
37. Arquitetura de Aprendizado
• Aprendizado supervisionado
• Algoritmos
– Resilient Propagation (RPROP)
– Levenberg-Marquardt (LM)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
37
Dan Foresee e Hagan (1997)
Riedmiller e Braun (1993)
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
38. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
38
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
39. Abordagem do
Estacionamento Paralelo
• Três importântes etapas:
1.Detectar
vaga
Dermili e Khoshnejad (2009)
2.Posicionar
o veículo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
39
3.Manobrar
o veículo
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
40. 1. Detectar a vaga
d 1,57 W
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
40
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
41. 2. Posicionar o veículo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
41
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
42. Trajetória para manobrar o veículo
Hoyle (2003)
Herrmann (2003)
Roth (2009)
p 2RW ( L b)^2 b
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
42
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
43. 3. Manobrar o veículo
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
43
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
44. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
44
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
45. Sistema Neural Desenvolvido
• Controlador Neural
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Osório et al. (2002)
45
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
46. Geração da base de dados
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
46
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
47. Região estacionável
y 0,05 W
Pmin 1,67 L
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
47
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
48. Amostra da base de dados
• 55 manobras (em média 320 pontos)
– Total de 17.625 exemplos [17.625 x 12]
• Pré-processamento dos dados [-1 1]
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
48
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
49. Autômato Finito
• Facilita e agiliza a coleta de dados
• Fácil de implementar
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
49
Heinen et al. (2006a)
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
50. Topologias candidatas (Estratégia 1)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
50
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
51. Topologias candidatas (Estratégia 2)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
51
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
52. Avaliação de desempenho
• Topologias candidatas da 1ª estratégia (4 casos)
– 20 topologias usando RPROP e 20 usando LM
– Total = 160 topologias
• Topologias candidatas da 2ª estratégia (4 casos)
– 60 topologias usando RPROP e 60 usando LM
– Total = 480 topologias
• Total de topologias treinadas = 640
• Avaliação do desempenho
– MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
52
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
53. Controlador Neural I
• Topologia candidata (estratégia 1)
– Sensores sem ruído
– Sem parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
53
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
54. Controlador Neural II
• Topologia candidata (estratégia 1)
– Sensores sem ruído
– Com parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Caso fácil
54
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
55. Controlador Neural III
• Topologia candidata (estratégia 1)
– Sensores com ruído
– Sem parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Caso difícil
55
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
56. Controlador Neural IV
• Topologia candidata (estratégia 1)
– Sensores com ruído
– Com parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
56
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
57. Controlador Neural V
• Topologia candidata (estratégia 2)
– Sensores sem ruído
– Sem parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
57
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
58. Controlador Neural VI
• Topologia candidata (estratégia 2)
Caso fácil
– Sensores sem ruído
– Com parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
58
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
59. Controlador Neural VII
• Topologia candidata (estratégia 2)
Caso difícil
– Sensores com ruído
– Sem parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
59
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
60. Controlador Neural VIII
• Topologia candidata (estratégia 2)
– Sensores com ruído
– Com parede de auxílio
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
60
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
61. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
61
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
62. Demonstração da manobra (vídeo)
http://youtu.be/5_476rG03CE
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
62
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
63. Medida de Similaridade
• Como avaliar o quão bem um veículo está
estacionado na vaga?
– Não existe nada na literatura.
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
63
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
64. Medida de Similaridade
Controlador III:
1º 53/55 = 96%
2º Pior = 85,4%
2º Melhor = 98,6%
Controlador VII
1º 54/55 = 98%
2º Pior = 97,5%
3º Melhor = 99,0%
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
64
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
65. Súmario
Introdução
Estado da Arte
Modelagem e Simulação
Aprendizado Supervisionado e Redes Neurais
Abordagem do Estacionamento Paralelo
Sistema Neural Desenvolvido
Resultados Simulados
Conclusões e Perspectivas Futuras
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
65
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
66. Recapitulando e concluíndo
•
Objetivo
– Estudo e desenvolvimento de um sistema neural que seja capaz de fazer com que um
veículo, em um ambiente simulado bidimensional, realize a manobra de
estacionamento paralelo de forma autônoma entrando na vaga com uma única
manobra
•
Estudo do estado da arte
– Indústria e acadêmia
•
Modelagem e simulações
– Modelos (ambiente, sensores, veículo)
– Simulações (simuladores de robôs móveis e desenvolvimento de um novo)
•
Aprendizado de Máquina
– Redes Neurais Artificiais (Perceptron Multi-Camadas)
•
Abordagem e análise da trajetória do estacionamento paralelo
– Três etapas usando trajetória em S
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
66
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
67. Considerações Finais
• Simulações dos controladores neurais
– Resultados satisfatório
– Medida de similaridade (região de contorno)
• Limitações
–
–
–
–
Simulador bidimensional (resultados simulados)
Modelagem cinemática
Estacionamento à direita
Veículos geométricamente quadrados
Contribuições:
1. Estudo detalhado da manobra de estacionamento paralelo;
2. Sistema neural para realizar a manobra (Projeto SENA);
3. Simulador bidimensional para testes dos algoritmos de estacionamento.
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
67
Grupo de Mecatrônica
Laboratório de Robótica Móvel
68. Perspectivas Futuras
• Simulador tridimensional (C++, Ogre e Bullet)
Em andamento
– Alunos da EEP (TCC) e da EESC (IC)
• Testes no mini-veículo HELVI (Equipar o veículo)
– Aluno da EESC (Estágio)
Em andamento
• Estudo dos outros dois tipos de estacionamento
– Garagem e diagonal
• Estudo de outras técnicas de IA
– Algoritmos genéticos
– Lógica nebulosa (Fuzzy)
– Híbridos
• Localização de vagas (Matlab)
– Aluno da EESC (IC)
Em andamento
Universidade de São Paulo
Grupo de Mecatrônica
Escola de Engenharia de São Carlos
68
Laboratório de Robótica Móvel
69. Grupo de Mecatrônica
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Laboratório de Robótica Móvel
Sistema Neural Reativo para o
Estacionamento Paralelo com uma única
Manobra em Veículos de Passeio
Kléber de Oliveira Andrade
Orientador
Marcelo Becker
São Carlos
Agosto/2011