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Estimação de Navegabilidade para Veículos Autônomos Usando Aprendizado de Máquina.

Processo: 11/21483-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2012
Vigência (Término): 31 de agosto de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Denis Fernando Wolf
Beneficiário:Caio César Teodoro Mendes
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Robôs móveis   Robótica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Robótica móvel | Sistemas Inteligentes | Visão estéreo | Robótica

Resumo

Navegação autônoma é um dos problemas fundamentais na área da robótica. A maior parte dos algoritmos e soluções desenvolvidas nessa área foi concebida para operarem em ambientes altamente estruturados, como os corredores e salas dentro de prédios. No entanto, outro tema de grande interesse dos pesquisadores que atuam na área de navegação robótica trata da navegação em ambientes externos, não estruturados, mais especificamente o desenvolvimento de veículos autônomos inteligentes. Desde os anos 80 surgiu a ideia do desenvolvimento de veículos autônomos inteligentes, os quais apresentam várias aplicações: diminuição quanto ao número de acidentes em ruas e rodovias, aumento da eficiência do trânsito nas grandes capitais e mobilidade para os deficientes físicos e idosos. Apesar da atenção que a mesma recebe por diversos pesquisadores na área da robótica, ainda existem várias questões em aberto, bem como diversos desafios, sendo portanto, passível de ampla pesquisa científica em virtude da complexidade do problema abordado.Para que um robô/veículo navegue com segurança é imprescindível a detecção precisa de vias navegáveis e obstáculos. Além disso, os métodos desenvolvidos para este propósito devem manter sua precisão em situações adversas, dai a importância de não se basear em premissas que restrinjam a funcionalidade do método a um determinado ambiente.Este plano de pesquisa almeja o estudo e desenvolvimento de métodos inovadores para detecção de vias navegáveis e obstáculos. Especificamente, dado um trajeto realizado por um especialista (motorista humano), pretende-se extrair características associadas a navegabilidade do terreno através de algoritmos de aprendizado de máquina. Tais características serão então empregadas na determinação de navegabilidade de outros terrenos. Por fim, como uma possível maneira de demonstrar sua aplicação, espera-se integrar o método desenvolvido com um sistema de navegação.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA; TEODORO MENDES, CAIO CESAR; OSORIO, FERNANDO SANTOS; WOLF, DENIS FERNANDO; IEEE. Bayesian Networks for Obstacle Classification in Agricultural Environments. 2013 16TH INTERNATIONAL IEEE CONFERENCE ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS - (ITSC), v. N/A, p. 6-pg., . (11/21483-4, 08/57870-9)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MENDES, Caio César Teodoro. Estimação de navegabilidade para veículos autônomos usando aprendizado de máquina. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.

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