Aplicação de redes neurais convolucionais na navegação de robôs móveis

• Processo: 17/09228-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2017
• Data de Término da vigência: 05 de dezembro de 2018
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: José Eduardo Cogo Castanho
• Beneficiário: Caio Fischer Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/02122-0 - Uso de redes neurais convolucionais para a fusão de sensores adaptável ao ambiente, BE.EP.IC
• Assunto(s): Robótica Navegação de robôs Robôs móveis Robôs autônomos Modelos matemáticos Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: controle de robôs | Navegação Autônoma de Robôs | Redes Neurais convolucionais | Visão Robótica | robótica

Resumo

Prover robôs com a capacidade de locomoção autônoma em diferentes ambientes é crucial para ampliar as possibilidades de utilização dos sistemas robóticos. Entretanto, elaborar um modelo matemático ou computacional necessário para descrever o comportamento de um robô móvel, que seja capaz de lidar com as inúmeras situações possíveis em ambientes reais pode ser uma tarefa bastante complexa. Por essa razão, a utilização de redes neurais profundas tem sido pesquisada para solucionar os problemas de navegação autônoma, usando imagens obtidas diretamente de uma câmera como entrada das redes, contornando assim as dificuldades da modelagem matemática. Este projeto tem por objetivo desenvolver experimentos para avaliar a utilização de redes neurais e em particular redes neurais convolucionais, como alternativa para contornar os problemas típicos de modelagem do controle de direção e velocidade em um robô. Entre os aspectos a serem investigados neste estudo estão o desempenho da abordagem e os requisitos de processamento quando considerado no contexto de um sistema embarcado de baixo custo. (AU)