NeuroFSM: aprendizado de Autômatos Finitos através do uso de Redes Neurais Artificiais aplicadas à robôs móveis e veículos autônomos

Autor(es)

Daniel Oliva Sales

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2012-07-23

Membros da banca

Fernando Santos Osório; Josue Junior Guimarães Ramos; Denis Fernando Wolf

• Orientador: Fernando Santos Osório

Resumo

A navegação autônoma é uma tarefa fundamental na robótica móvel. Para que esta tarefa seja realizada corretamente é necessário um sistema inteligente de controle e navegação associado ao sistema sensorial. Este projeto apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle para a navegação de veículos e robôs móveis autônomos. A abordagem utilizada neste trabalho utiliza Redes Neurais Artificiais para o aprendizado de Autômatos Finitos de forma que os robôs possam lidar com os dados provenientes de seus sensores mesmo estando sujeitos a imprecisões e erros e ao mesmo tempo permite que sejam consideradas as diferentes situações e estados em que estes robôs se encontram (contexto). Dessa forma, é possível decidir como agir para realizar o controle da sua movimentação, e assim executar tarefas de controle e navegação das mais simples até as mais complexas e de alto nível. Portanto, esta dissertação visa utilizar Redes Neurais Artificiais para reconhecer o estado atual (contexto) do robô em relação ao ambiente em que está inserido. Uma vez que seja identificado seu estado, o que pode inclusive incluir a identificação de sua posição em relação aos elementos presentes no ambiente, o robô será capaz de decidir qual a ação/comportamento que deverá ser executado. O sistema de controle e navegação irá implementar um Autômato Finito que a partir de um estado atual define uma ação corrente, sendo capaz de identificar a mudança de estados, e assim alternar entre diferentes comportamentos previamente definidos. De modo a validar esta proposta, diversos experimentos foram realizados através do uso de um simulador robótico (Player-Stage), e através de testes realizados com robôs reais (Pioneer P3-AT, SRV-1 e veículos automatizados) (AU)

• Processo FAPESP: 10/02829-4 - Projeto NeuroFSM: Aprendizado de Autômatos Finitos através do uso de Redes Neurais Artificiais aplicadas à Robôs e Veículos Móveis Autônomos
• Beneficiário: Daniel Oliva Sales
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado