O Prof. Marcelo Becker graduou-se em Engenharia Mecânica com ênfase em Mecatrônica pela Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (EESC-USP) em 1993. Concluiu seu mestrado e doutorado em Engenharia Mecânica na Faculdade de Engenharia Mecânica da Universidade Estadual de Campinas (FEM-Unicamp), respectivamente em 1997 e 2000. Realizou um estágio no Institute of Robotics no Eidgenoessische Technische Hochschule Zürich - ETHZ, Suíça (1999-2000) e um Pós-Doutoramento no Autonomous Systems Lab na École Polytechnique Fédérale de Lausanne - EPFL, Suíça (2005-2006). Atuou no Instituto Politécnico da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (IPUC-PUC Minas) de 2001 a 2008 na área de Engenharia Mecatrônica, tendo coordenado o Grupo de Estudos em Automação e Robótica (GEAR) e atuado como Coordenador Adjunto do Curso de Graduação em Engenharia Mecatrônica. Atualmente é Professor Associado 3 no Departamento de Engenharia Mecânica da Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (SEM-EESC-USP), Lider do Grupo de Robótica Móvel do SEM-EESC-USP e Coordenador e Membro do Conselho Diretor do CRob-SC (Centro de Robótica de São Carlos). Concluiu sua Livre Docência na Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (EESC-USP) em 2011, na área de Navegação de Robôs Móveis. Desde 2021 é Co-Presidente da ETH Alumni Chapter em São Paulo. No momento participa de projetos de pesquisa financiados pelo CNPq, EMBRAPII e FAPESP, coordenando 3 destes projetos. Orienta alunos de IC, de Mestrado, de Doutorado e de Pós-doutorado com bolsas CNPq, CAPES, FAFQ e FAPESP. Atua na área de Engenharia Mecatrônica, com ênfase em Automação, Robótica, Robótica Móvel, Sistemas de Percepção e Projeto de Sistemas Mecatrônicos. Seus projetos tem atualmente como áreas foco a Agricultura e a Automação Industrial. (Fonte: Currículo Lattes)
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Os MAVs (Mini Aerial Vehicles) autônomos vêm sendo reconhecidos como uma das mais importantes ferramentas dentro do escopo da robótica móvel moderna, tendo suas aplicações destinadas a operações de busca, localização, resgate e monitoramento aéreo. Nas missões que envolvem o risco de vidas humanas, a importância desses veículos ganha uma proporção maior, uma vez que o sucesso da tarefa a …
Este projeto tem como objetivos o desenvolvimento de "ambiente cenário" para simulação de tarefas de roteamento de robôs móveis (AGVs) em armazéns inteligentes, de algoritmos de roteamento e de algoritmos de planejamento de trajetórias para os AGVs. Basicamente, deseja-se que os AGVs realizem a seguinte tarefa em uma ambiente similar a um armazém inteligente: a partir de posições e orien…
Este projeto tem como objetivo desenvolver um modelo computacional para a detecção de falhas em tubulações da indústria de óleo e gás, utilizando visão computacional e redes neurais convolucionais (CNNs). A indústria petrolífera enfrenta desafios constantes na manutenção de suas infraestruturas, e as falhas em tubulações, como fissuras e corrosão, representam sérios riscos ambientais e ec…
Atualmente, o controle de sistemas robóticos de alta precisão tem sido alvo de diversos estudos. Nesse sentido, os Model Predictive Controllers, têm ganhado espaço no que diz respeito à automação de veículos autônomos. Otimizações do processo de controle são, comumente, o foco das abordagens científicas. No então, para a obtenção de um controle preditivo ótimo, é igualmente necessário um …
O projeto propõe a implementação de um sistema de navegação autônoma de robôs terrestres em campos agrícolas, especificamente, sob o dossel das plantações. Nesse sentido, para que o robô seja capaz de navegar entre as fileiras de cultivos, é necessária uma obtenção abragente de dados do ambiente. Para isso, neste projeto, será utilizado o sensor Light Detection and Ranging (LiDAR), visto …
A navegação de robôs móveis autônomos pode ser baseada em definição de "pontos seguros" que definem um trajeto completo. Entretanto, esse método chamado "WayPoint based" - tem se mostrado inefetivo, lento e dependente da intervenção humana principalmente em ambientes desconhecidos e não-estruturados. Isso ocorre pois podem existir diversas variáveis que devem ser detectadas como árvores c…
A navegação autônoma de robôs terrestres é tipicamente considerada como um problema geométrico, no qual o mesmo deve identificar a geometria do ambiente para planejar uma trajetória sem colisões. Porém, uma visão puramente geométrica do ambientepode ser insuficiente para muitos problemas na navegação robótica. Como por exemplo, métodos de navegação baseados em geometria podem fazer com qu…
O crescimento populacional desproporcional ao aumento da produção agrícola exige a modernização das tecnologias utilizadas na agricultura. Nesse ramo, a robótica terrestre se destaca por sua polivalência de aplicações para o aumento da produtividade do setor. Apresentando versatilidade e acessibilidade em uma única plataforma, o robô TerraSentia é uma solução para navegação under canopy (…
Este projeto tem como objetivo abordar o desafio do Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning - RL), que exige grandes volumes de dados para que suas políticas converjam para soluções ótimas, especialmente em tarefas de navegação autônoma. Para superar essa limitação, será explorado o Aprendizado Federado (Federated Learning - FL), um paradigma de aprendizado de máquina distribuído …
Os robôs são essenciais para a execução de tarefas exigentes em ambientes externos, como agricultura, construção e exploração remota. No entanto, sua capacidade de navegar em terrenos desafiadores, conhecida como traversabilidade, representa um desafio significativo. Métodos tradicionais frequentemente geram falsos positivos, especialmente em cenários que envolvem gramados altos, áreas la…
O crescimento da aplicação e disseminação de técnicas de inteligência artificial, especialmente as chamadas Redes Neurais, também impacta a automatização do ambiente agrícola. Neste contexto, vale destacar a importância dos robôs autônomos para aplicações rurais, que podem utilizar a IA para melhorar a eficácia dos seus resultados.No entanto, a dificuldade latente de realização de testes …
O projeto concentra-se em desenvolver um controlador para rovers agrícolas, como o Terrasentia, capaz de lidar com incertezas em ambientes desafiadores. Para alcançar isso, a abordagem proposta envolve a utilização de controladores ótimo não-lineares - Non-linear Model Predictive Controller (NMPC) - para gerar ações de controle adequadas para um rastreamento preciso do trajeto. Além disso…
CV Lattes
ORCID