@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 = "02 maio 2024"
}