Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33488| Título: | Sistema autônomo de predição de rotas para veículos terrestres |
| Título(s) alternativo(s): | Autonomous route prediction system for land vehicles |
| Autor(es): | Silva, Anderson Soares da |
| Orientador(es): | Pereira, Fabio Irigon |
| Palavras-chave: | Robótica Visão de robô Processamento de imagens Veículos autônomos Robotics Robot vision Image processing Automated vehicles |
| Data do documento: | 16-Nov-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Apucarana |
| Citação: | SILVA, Anderson Soares da. Sistema autônomo de predição de rotas para veículos terrestres. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Apucarana, 2023. |
| Resumo: | O presente trabalho possui como principal propósito desenvolver um sistema que utilize de visão computacional para detectar obstáculos no ambiente e traçar rotas que os contorne afim de encontrar um objeto objetivo na cena. Com o crescente aumento da frota de veículos, torna-se imprescindível o desenvolvimento de soluções que facilitem a locomoção nas vias, otimizando o tempo de deslocamento e garantindo a segurança de condutores e pedestres. O desenvolvimento é constituído de um conjunto de etapas, incluindo a detecção de profundidade em uma cena usando inteligência artificial, a extração da distância e posição de obstáculos, o mapeamento aéreo do ambiente e predição de rotas. O uso de algoritmos de visão computacional permite uma análise mais precisa do ambiente em que o veículo está inserido, possibilitando o reconhecimento de obstáculos e a escolha do melhor caminho a ser seguido. A pesquisa contribui para a área de navegação veicular, bem como para o desenvolvimento de tecnologias aplicadas à segurança no trânsito. |
| Abstract: | The present work has as its main purpose to develop a system that utilizes computer vision to detect obstacles in the environment and plan routes to navigate around them in order to find a target object in the scene. With the increasing growth of vehicle fleets, it becomes essential to develop solutions that facilitate transportation on roads, optimizing travel time and ensuring the safety of drivers and pedestrians. The methodology of the study consists of a series of steps, including depth detection in a scene, analysis of the pixel intensity spectrum, aerial mapping of the environment, and route prediction. The use of computer vision algorithms allows for a more precise analysis of the vehicle’s surroundings, enabling the recognition of obstacles and the selection of the best path to follow. The research contributes to the field of vehicular navigation, as well as to the development of technologies applied to traffic safety. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33488 |
| Aparece nas coleções: | AP - Engenharia de Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| autonomoveiculosrotas.pdf | 7,62 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
