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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/49NADGE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.12.47
Última Atualização2023:08.29.12.47.04 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.12.47.04
Última Atualização dos Metadados2023:09.26.02.57.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoMeloLimaStep:2017:AnDeCl
TítuloAnálise de Desempenho de Classificação e Ajuste de uma Rede Neural na predição de Eventos Convectivos Severos com dados do Modelo de Mesoescala BRAMS
Ano2017
Data de Acesso20 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho111 KiB
2. Contextualização
Autor1 Melo, Luan Gaspar Pinto de
2 Lima, Glauston Roberto Teixeira de
3 Stephany, Stephan
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9D
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luanlgpm@gmail.com
2
3 stephan.stephany@inpe.br
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 17 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data20-22 nov. 2017
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioPoster
Histórico (UTC)2023-08-29 12:47:04 :: simone -> administrator ::
2023-09-26 02:57:54 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChavePlanejamento de rota
Amostragem
RRT
ResumoA etapa de planejamento de rota é fundamental na constituição de sistemas de controle de veículos autônomos, onde o mínimo de intervenção humana ocorre. Esse processo tem como objetivo a busca de um caminho entre um ponto inicial e um ponto final de navegação do veículo em um dado espaço (conhecido ou não) de tal forma que a mesma não intercepte obstáculos ou até mesmo outros veículos, evitando colisões durante a navegação. A garantia de uma rota viável para a navegação segura de um veículo autônomo contribui para o sucesso de diversas aplicações espaciais. Rotas são planejadas de forma autônoma na navegação de veículos em superfícies de outros planetas ou astros, como no caso dos veículos exploradores denominados rovers, utilizados em missões à Marte. A etapa de planejamento de rota também é importante em aplicações de sensoriamento remoto, onde imageadores são acoplados à veículos aéreos autônomos e estes têm a sua altitude e trajetória de imageamento planejadas de forma autônoma. Todos esses exemplos ilustram a importância do planejamento de rota em diversas aplicações. Tomando esses exemplos como base de motivação, este trabalho investiga o processo de planejamento de rota baseado em técnicas de amostragem. Nesse tipo de técnica, pontos são coletados no espaço de navegação do veículo para formar a rota. Dentre algumas técnicas conhecidas podemos citar a Probabilistic Roadmaps (PRM), A* e a Rapidly-Exploring Random Tree (RRT). A última é uma das mais utilizadas por ser probabilisticamente completa e possuir tempo de execução viável para aplicações em tempo real. Nessa técnica cada ponto amostrado se torna um nó em uma árvore. Os pontos são coletados aleatoriamente, até que sucessivas arestas conectem o nó inicial e o nó final da rota. Existem diferentes extensões para a RRT. Uma das mais proeminentes é a RRT*, onde a cada iteração os nós são reorganizados com o objetivo de reduzir o comprimento da rota (ou um tipo diferente de custo associado as arestas da árvore). Em tempo infinito de execução é garantido que o algoritmo retorne a solução ótima para um dado espaço de navegação. Este trabalho apresenta os resultados da implementação de uma extensão do algoritmo RRT* denominado RRT*-Smart. Nesse algoritmo foram adicionadas duas abordagens à RRT*, a otimização de rota, e a amostragem Inteligente. Na primeira o custo da rota é reduzido por meio de nós que são visíveis uns aos outros. Na segunda novos nós são amostrados próximos aos nós que formam uma rota encontrada, fazendo que novas rotas sejam planejadas cada vez mais próximas aos vértices convexos dos obstáculos, otimizando o custo da rota final. Segundos os autores, a técnica tem a característica de encontrar uma rota de custo menor em menos iterações quando comparada a RRT*. São apresentados resultados de simulações de planejamento de rota com a RRT*-Smart em um espaço de navegação com obstáculos estáticos.
ÁreaCOMP
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/49NADGE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/49NADGE
Idiomapt
Arquivo AlvoMelo_analise.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPDW34P/49QQESB
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/09.14.00.51 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.38 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
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