Sistema embarcado para identificação de pistas de rolamento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Monteiro Júnior, Lázaro Ribeiro
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)
Texto Completo: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5642
Resumo: Monografia
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spelling Sistema embarcado para identificação de pistas de rolamentoSistema Embarcado. .. Multilayer Perceptron. Reconhecimento de padrões.ArduinoRede NeuralMultilayer PerceptronReconhecimento de padrõesEmbedded SystemArduinoNeural Network.Multilayer PerceptronPattern RecognitionCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOMonografiaThe ground on which a motor vehicle is traveling is one of the main factors that affect its handling and, consequently, its safety. In order to contribute to the evolution of the automotive industry, this work presents the development of an embedded system that uses a multilayer perceptron neural network to identify driving lanes, classifying them in asphalt, stone paving or sand. Neural networks are widely used for pattern recognition, because similarly to natural intelligence, they are able to learn from examples and become able to distinguish data from different classes. However, developing such an application in an embedded system becomes a challenge due to the limited resources. Using an Arduino and an RGB sensor, the designed hardware collects informations about the color of the surface on which the sensor moves and identifies the type of driving lane. Therefore, the device can provide important information to existing systems, allowing them to make the most appropriate decisions to adapt to the situation they are in.O solo sobre o qual um veículo automotor trafega é um dos principais fatores que afetam a sua dirigibilidade e, consequentemente, sua segurança. Em busca de contribuir com a evolução dos automotores, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema embarcado que utiliza uma rede neural multilayer perceptron para identificar pistas de rolamento, classificando-as em asfalto, calçamento com pedras ou areia. As redes neurais são amplamente utilizadas para reconhecimento de padrões, pois de forma semelhante à inteligência natural, elas são capazes de aprender a partir de exemplos e se tornam aptas a distinguir dados de diferentes classes. Contudo, desenvolver tal aplicação em um sistema embarcado se torna um desafio devido aos recursos limitados. Utilizando um Arduino e um sensor RGB, o hardware concebido coleta informações da cor da superfície sobre a qual o sensor se desloca e identifica o tipo de pista de rolamento. Desta forma, o dispositivo pode fornecer informações importantes à sistemas já existentes, permitindo que eles tomem as decisões mais adequadas para se adaptar à situação em que se encontram.Trabalho não financiado por agência de fomento, ou autofinanciadoUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoBrasilCentro de Ciências Exatas e Naturais - CCENUFERSACasillo, Leonardo AugustoCasillo, Danielle Simone da SilvaLopes, Danniel CavalcanteMonteiro Júnior, Lázaro Ribeiro2020-11-26T21:27:05Z2020-11-262020-11-26T21:27:05Z2017-10-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCitação com autor incluído no texto: Monteiro Junior (2017) Citação com autor não incluído no texto: (MONTEIRO JUNIOR, 2017)https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5642porMONTEIRO JUNIOR, Lázaro Ribeiro. Sistema embarcado para identificação de pistas de rolamento 2017. 51 f. Monografia (Graduação em Ciências da Computação).- Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal Rural do Semi-Àrido, Mossoró, 2017.CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)instacron:UFERSA2023-09-14T19:53:34Zoai:repositorio.ufersa.edu.br:prefix/5642Repositório Institucionalhttps://repositorio.ufersa.edu.br/PUBhttps://repositorio.ufersa.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ufersa.edu.br || admrepositorio@ufersa.edu.bropendoar:2023-09-14T19:53:34Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)false
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