Arquiteturas de redes neurais para condução de veículos autônomos terrestres em estradas brasileiras simuladas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18149 |
Resumo: | Autonomous vehicles are those that operate without a human driver, being one of the products that receive more investment from the automobile industry in its development, with more than 50 billion dollars invested in the last 5 years. One of the ways to implement them is using artificial intelligence techniques and, although there are already several implementations, few studies focus on driving on roads with infrastructure problems, such as: potholes, mud, etc., which can result in traffic accidents and vehicle damage. This becomes relevant, taking into account data on Brazilian highways, where, currently, only 13.7 % of them are paved. In this sense, a convolutional neural network architecture to drive autonomous vehicles on degraded roads is proposed in this work. The architecture was trained with data extracted from the game Euro Truck Simulator 2 with a realistic Brazilian map that considers the infrastructure problems mentioned above. The modeling and training of architecture was carried out in two phases: the first using data collected via the keyboard and the second using data collected from a joystick steering wheel and with the addition of image processing techniques. The results showed that the architecture trained in the second phase obtained a superior performance in average time for human intervention, that is, the time for the driver to intervene in the architecture trained by the steering wheel data was about 9 times greater when compared to the time for the architecture trained with the data collected via the keyboard. |
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Arquiteturas de redes neurais para condução de veículos autônomos terrestres em estradas brasileiras simuladasVeículos autônomosDeep LearningCNNProcessamento de imagemAutonomous vehiclesImage processingCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAutonomous vehicles are those that operate without a human driver, being one of the products that receive more investment from the automobile industry in its development, with more than 50 billion dollars invested in the last 5 years. One of the ways to implement them is using artificial intelligence techniques and, although there are already several implementations, few studies focus on driving on roads with infrastructure problems, such as: potholes, mud, etc., which can result in traffic accidents and vehicle damage. This becomes relevant, taking into account data on Brazilian highways, where, currently, only 13.7 % of them are paved. In this sense, a convolutional neural network architecture to drive autonomous vehicles on degraded roads is proposed in this work. The architecture was trained with data extracted from the game Euro Truck Simulator 2 with a realistic Brazilian map that considers the infrastructure problems mentioned above. The modeling and training of architecture was carried out in two phases: the first using data collected via the keyboard and the second using data collected from a joystick steering wheel and with the addition of image processing techniques. The results showed that the architecture trained in the second phase obtained a superior performance in average time for human intervention, that is, the time for the driver to intervene in the architecture trained by the steering wheel data was about 9 times greater when compared to the time for the architecture trained with the data collected via the keyboard.NenhumaOs veículos autônomos são aqueles que funcionam sem um condutor humano, sendo um dos produtos que mais recebe investimento da indústria automobilística no seu desenvolvimento, com mais de 50 bilhões de dólares investidos nos últimos 5 anos. Uma das formas de implementá-los é utilizando técnicas de inteligência artificial e, apesar de já existirem diversas implementações, poucos estudos focam na condução em estradas com problemas de infraestrutura, como por exemplo: buracos, lama, estradas de barro, etc, que podem resultar em acidentes de trânsito e danos aos veículos. Isso se torna relevante, levando em consideração dados sobre rodovias brasileiras, onde, atualmente, apenas 13,7% delas são pavimentadas. Neste sentido, uma arquitetura de rede neural convolucional para conduzir veículos autônomos em estradas degradadas é proposta neste trabalho. A arquitetura foi treinada com dados extraídos do jogo Euro Truck Simulator 2 com um mapa brasileiro realístico que considera os problemas de infraestrutura citados anteriormente. A modelagem e treinamento da arquitetura foi realizada em duas fases: a primeira utilizando dados coletados via teclado e a segunda utilizando dados coletados a partir de um volante joystick e com a adição de técnicas de processamento de imagens. Os resultados mostraram que a arquitetura treinada na segunda fase obteve um desempenho superior em tempo médio para intervenção humana, ou seja, o tempo para o condutor intervir na arquitetura treinada pelos dados do volante foi cerca de 9 vezes maior quando comparado ao tempo para a arquitetura treinada com os dados coletados via teclado.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBRêgo, Thaís Gaudencio dohttp://lattes.cnpq.br/3166390632199101Fernandes, Victor Miranda2020-10-15T20:38:51Z2020-10-152020-10-15T20:38:51Z2020-02-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18149porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-09-20T23:50:09Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/18149Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-09-20T23:50:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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