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Uso de Redes Neurais Convolucionais para a fusão de sensores adaptável ao ambiente

Processo: 18/02122-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 31 de março de 2018
Vigência (Término): 30 de julho de 2018
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:José Eduardo Cogo Castanho
Beneficiário:Caio Fischer Silva
Supervisor no Exterior: Paulo Vinicius Koerich Borges
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Local de pesquisa : Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), Austrália  
Vinculado à bolsa:17/09228-5 - Aplicação de redes neurais convolucionais na navegação de robôs móveis, BP.IC
Assunto(s):Robótica   Aprendizado computacional   Visão computacional

Resumo

A fusão de sensores é fundamental para o funcionamento de sistemas de navegação autônoma seguros e eficientes. Uma vez que todos os sensores apresentam prós e contas, um único sensor geralmente não é capaz de representar o ambiente de forma confiável e o uso de viários sensores simultaneamente se tornou uma prática comum na indústria. A grande maioria destes sistemas se baseiam em uma estratégia estática para a fusão, o que tende a apresentar resultados insatisfatórios em ambientes heterogêneos. O uso de técnicas de aprendizado de máquina pode ser interessante para variar automaticamente a estratégia de fusão de sensores de acordo com o ambiente. Este projeto tem como objetivo avaliar o desempenho das redes neurais convolucionais treinadas sob o paradigma end-to-end, para dinamicamente adaptar a fusão dos sensores ao ambiente. Na abordagem ent-to-end, as imagens obtidas por uma câmera onboard são diretamente relacionadas com as melhores estratégias de fusão, sem explicitamente classificar o ambiente. Tal abordagem será testada no modelo experimental desenvolvido pelo Autonomous System Laboratory no Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO). Esta proposta descreve os procedimentos adotados para a coleta dos dados de treinamento das redes neurais, os experimentos a ser conduzidos e a métrica adotada para avaliar a performance dos sistemas de fusão de sensores na tarefa de detecção de obstáculos.