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@InProceedings{CastroSilv:1999:NaAuUs,
               author = "Castro, Ana Paula Abrantes de and Silva, Jos{\'e} 
                         Dem{\'{\i}}sio Sim{\~o}es da",
          affiliation = "{Universidade Braz Cubas (UBC)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma usando t{\'e}cnicas de 
                         intelig{\^e}ncia artificial e imagens",
                 year = "1999",
                pages = "5",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica do 
                         INPE (SICINPE), 5.",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "COMPUTA{\C{C}}{\~A}O APLICADA, Intelig{\^e}ncia artificial, 
                         Redes neurais, COMPUTER SCIENCE, Artificial intelligence, Neural 
                         nets.",
             abstract = "As redes neurais s{\~a}o sistemas paralelos distribu{\'{\i}}dos 
                         compostos por unidades de processamento que computam determinadas 
                         fun{\c{c}}{\~o}es matem{\'a}ticas (lineares ou n{\~a}o). O 
                         funcionamento das redes neurais tem como inspira{\c{c}}{\~a}o a 
                         estrutura f{\'{\i}}sica do c{\'e}rebro humano. Nas 
                         solu{\c{c}}{\~o}es de problemas por redes neurais, estes 
                         s{\~a}o representados nos padr{\~o}es de conex{\~a}o da rede, e 
                         o paralelismo inerente aos sistemas de redes neurais, criam a 
                         possibilidade de um desempenho superior ao dos modelos 
                         convencionais. Uma das {\'a}reas de maior aplica{\c{c}}{\~a}o 
                         das redes neurais {\'e} o reconhecimento de padr{\~o}es. 
                         Entretanto, as redes neurais tamb{\'e}m t{\^e}m sido usadas em 
                         controle de sistemas de forma eficiente. A navega{\c{c}}{\~a}o 
                         aut{\^o}noma tem sido objeto de v{\'a}rios estudos e pesquisas 
                         na {\'a}rea de Intelig{\^e}ncia Artificial, como pode ser 
                         constatato pelos resultados nas copas mundiais de futebol jogado 
                         por rob{\^o}s (Robocups) e nas diversas publica{\c{c}}{\~o}es 
                         em revistas e jornais especializados. Ela constitui uma {\'a}rea 
                         de grandes possibilidades de uso de sistemas de redes neurais e/ou 
                         l{\'o}gica nebulosa. O trabalho em desenvolvimento consiste na 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o de um modelo computacional de 
                         navega{\c{c}}{\~a}o adaptativa auxiliada por redes neurais ou 
                         l{\'o}gica nebulosa, para um objeto ou um modelo de objeto 
                         m{\'o}vel, que ser{\'a} dotado com capacidade adaptativa durante 
                         a navega{\c{c}}{\~a}o. Para o caso de um modelo de objeto 
                         m{\'o}vel, o sistema dever{\'a} aprender a navegar em um 
                         ambiente definido, utilizando uma rede neural, uma 
                         composi{\c{c}}{\~a}o de redes neurais diferentes, l{\'o}gica 
                         nebulosa ou uma hibridiza{\c{c}}{\~a}o de redes neurais com 
                         l{\'o}gica nebulosa. Qualquer uma das t{\'e}cnicas dever{\'a} 
                         ser capaz de manter o objeto na trajet{\'o}ria especificada. No 
                         caso de um objeto m{\'o}vel este dever{\'a} apresentar 
                         autonomia, devendo navegar no ambiente de forma adaptativa, com 
                         realimenta{\c{c}}{\~a}o por imagens. Com isso, o objeto 
                         ter{\'a} capacidade de se autoguiar em um ambiente, corrigindo 
                         sua trajet{\'o}ria de forma autom{\'a}tica a partir da 
                         informa{\c{c}}{\~a}o extra{\'{\i}}da das imagens, atrav{\'e}s 
                         de t{\'e}cnicas de vis{\~a}o computacional. O sistema de IA 
                         guiar{\'a} o objeto para que ele permane{\c{c}}a na 
                         trajet{\'o}ria real em que se desloca. Como resultado do 
                         trabalho, objetiva-se conseguir um modelo de navega{\c{c}}{\~a}o 
                         utilizando t{\'e}cnicas de IA.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "1-2 jul",
           copyholder = "SID/SCD",
                label = "self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR",
             language = "pt",
           targetfile = "Castro_navegacao.pdf",
        urlaccessdate = "18 jan. 2021"
}


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