Inteligência Artificial Aplicada à Automação e Robótica
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Dissertação Aprendizado por reforço acelerado por heurísticas no domínio do futebol de robôs simulado(2007) Celiberto Jr., L. A.O aprendizado por reforço é uma técnica muito conhecida para a solução de problemas quando o agente precisa atuar com sucesso em um local desconhecido por meio de tentativa e erro. Porém, esta técnica não é eficiente o bastante para ser usada em aplicações com exigências do mundo real, devido ao tempo que o agente leva para aprender. Este trabalho apresenta o uso do Aprendizado por Reforço acelerado por heurísticas, no domínio da robótica móvel, utilizando para testes a plataforma do Robocup 2D simulação. Esta plataforma vem sendo usada cada dia mais no meio científico, a qual possiblita fazer inúmeros experimentos com jogadores virtuais, sem sofrer com problemas que comumente são encontrados em sistemas reais, além de manterem sempre as mesmas características de ambiente. O principal problema abordado neste trabalho é o uso da aceleração por heurísticas no Aprendizado por Reforço. Porém esta aceleração só é possível se primeiro for resolvido o problema de como desenvolver um sistema com Aprendizado por Reforço no Robocup 2D. Tal sistema apresenta diversos desafios, sendo o maior deles o tamanho do ambiente, o que gera grande dificuldade para um agente aprender uma política de decisões. Para solucionar este problema forma propostas formas de generalizar os estados, sem causar qualquer interferência no aprendizado. As experiências realizadas foram feitas sem o uso das heurísticas e depois com o uso das heurísticas. para a validação do trabalho, cada experimento foi repetido dez vezes, e seus resultados médios comparados através de uma análise estatística. Os resultados indicam algumas vantagens no uso das heurísticas, possibilitando a definição de algumas diretrizes importantes para a aplicação do uso de heurísticas no domínio do futebol de robôs simulado.Dissertação Aprendizado por reforço acelerado por heurísticas aplicado ao domínio do futebol de robôs(2007) Martins, Murilo FernandesEsse trabalho apresenta um comparação entre algoritmos de Aprendizado por Reforço com e sem a utilização de heurísticas para aceleração do aprendizado em ambiente simulado e a transferência de conhecimento, através de heurísticas, para o ambiente real. O ambiente de Futebol de Robôs é utilizado como plataforma para os experimentos realizados, pois é um ambiente complexo, dinâmico e não-determinístico. As informações do ambiente foram abstraídas e o conjunto de estados foi definido por regiões, enquanto o conjunto de ações representa diferentes comportamentos de alto nível. Foram efetuados experimentos em ambiente real e simulado. Os testes em ambiente simulado mostraram que heurísticas aceleram o aprendizado significativamente. Para os teste em ambiente real, foi desenvolvido um sistema completo de um time de Futebol de Robôs e o conhecimento adquirido no aprendizado em simulação foi transferido através de heurísticas. Os resultados mostraram que algoritmos de Aprendizado por Reforço acelerados por heurísticas implicam em um melhor desempenho quando comparados com os algoritmos tradicionais de Aprendizado por ReforçoDissertação Análise estatística multivariada de imagens cerebrais de controle e pacientes com transtorno obsessivo compulsivo(2008) Oliveira, Sergio Henry Alves dePreocupações, dúvidas e comportamentos ritualizados são, com certeza, fenômenos necessários para a adaptação dos seres humanos e de diversas outras espécies. No momento em que estes fenômenos passam a ocorrer de maneira excessiva e disfuncional, poderemos estar diante de sintomas do transtorno obssessivo-compulsivo ou, simplesmente TOC. Esse transtorno neuropsiquiátrico crônico ocupa o quarto lugar entre os transtornos psiquiátricos mais comuns e acomete de 2% a 3% da população independentemente de sexo, raça, quaociente de inteligência, estado civil, nível socioeconômico, religião ou nacionalidade. O TOC é um dos mais incapacitantes transtornos psiquiátricos e é classificado pela Organização Mundial de Saúde como uma das maiores causas de invalidez. Os sintomas de TOC em geral são indesejáveis e considerados como absurdos desprovidos de sentido pelo indivíduo em face aos seus referenciais de vida. Diversos estudos utilizando métodos de neuroimagem estrutural, como a ressonância magnética (RM), têm mostrado em pacientes com TOC perda da assimetria e diminuição ou expansão de certas estruturas cerebrais. Esse estudo investiga as diferenças estruturais cerebrais em imagens médicas de RM entre grupos de voluntários saudáveis e pacientes diagnosticados previamente com TOC através da abordagem estatística multivariada, proposta recentemente, formada pela composição das técnicas Principal Component Analysis (PCA) e maximum uncertainty Linear Discrimant Analysis (MLDA). em caráter comparativo utiliza-se o modelo estatístico mais comumente executado em problemas deste tipo: a análise univariada denominada Statistical Parametric Mapping (SPM). Foi observado nos resultados experimentais de ambas as análises, a presença de anormalidades volumétricas cerebrais relevantes, ou seja, em áreas cerebrais onde realmente existem mais evidências sugestivas da fisiopatologia do TOC, tais como os gânglios da base, tálamo e putâmen. Apresenta-se também a potencialidade da utilização dessas ferramentas por especialistas da área médica como auxílio em eventuais pesquisas e diagnósticos do transtorno psiquiátrico em questão.Dissertação Diagnose de motores diesel por meio de redes Bayesianas:(2008) Gomes, Cleber WillianDissertação Descrição automática de pacientes com esquizofrenia e controles saudáveis(2009) Santos, D. N.Este trabalho apresenta uma abordagem para auxiliar especialistas na realização de diagnósticos baseados em imagens médicas, apresentando um método automático para a obtenção de regiões neuroanatômicas candidatas à apresentarem alterações em pacientes com esquizofrenia. Assim, para a região de interesse, as populações sob estudo são analisadas através da análise do discrimninante linear. (LDA). Adicionalmente, são gerados modelos de imagens com as características mais discriminantes, entre grupos, encontradas na etapa do LDA. Neste trabalho, um grupo de controles saudáveis e outro de pacientes esquizofrênicos. Foram comparados os modelos nos extremos dos dois grupos (no espaço de características) a fim de deixar explícitas as diferenças que melhor os discriminam. Após esta comparação, é gerada uma medida de significância para os pontos pertencentes à este resultado. Então, a relevância de cada ponto é definida de acordo com um limiar. essa informação irá constituir a região de interesse, porém também é utilizada para iniciar o método de segmentação. Neste trabalho foram aplicados os modelos deformáveis, responsáveis por extrair os conjuntos de pontos mais significantes. O resultado do método de segmentação é traduzido de acordo com um atlas de neuroimagem para que possam ser identificadas as regiões que melhor diferenciam controles de pacientes. O resultado final é uma maneira automática de obter regiões candidatas para investigações futuras sobre as alterações neuroanatômicas relacionadas à esquizofrenia.Dissertação Modelagem de domínios temporais de planejamento com UML.P(2009) Ferreira, MarceloA necessidade de trataar domínios reais impulsionou fortemente o desenvolvimento dos sistemas de planejamento automático. Contudo, apesar deste avanço, existem lacunas entre o que se pode representar no mundo real e o que realmente pode ser interpretado pelos sistemas de planejamento. Uma destas lacunas é a modelagem de domínios temporais de planejamento. Para tratá-la, este trabalho apresenta uma proposta de uso da linguagem de modelagem UML (Unified Modeling Language) através do seu diagrama de tempo, que fora agregado como uma extensão à UML.P (Unified Modeling Language in Planning Approach). Com o resultado obtido, é possível modelar o contexto temporal de uma ação é modelado a partir dos objetivos e atributos que fazem parte do ciclo de vida da ação e a representação é realizada através do diagrama de tempo proposto.Dissertação Uma ontologia espacial sobre a neuroanatomia do sistema ventricular cerebral e sua integração ao conhecimento sobre neuroimagens em esquizofrenia(2009) Freire, RodolphoEste trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ontologia espacial descrever o sistema ventricular cerebral e o conhecimento presente em estudos sobre neuroimagens. Iniciamos propondo uma base para esta ontologia formulada em lógica de primeira ordem provendo formas de representar o conhecimento extraído de neuroimagens e presente nas meta-análises. Após a concepção da base em lógica de primeira ordem, implementamos a teoria no Protégé gerando consultas e formas de representação adequadas aos conceitos. Então, com a teoria implementada, discutimos como representar o conhecimento extraído de neuroimagens por meio de segmentação de imagens e técnicas de análise estatística. Como resultado final obtemos uma ontologia-epistemologia que representa a mereologia do sistema ventricular cerebral e pode ter novas classes inseridas por meio dos resultados da análise estatística, bem como representação de valores encontrados na literatura.Dissertação Extração multilinear de informações discriminantes em imagens de ressonância magnética do cérebro humano(2009) Leão, R. D.O entendimento da relação entre as regiões cerebrais e as respectivas funções que estas realizam no corpo humano tem motivado diversos estudos na área de Neurociência, contribuindo para o avanço de métodos computacionais de naálise de imagens. Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre extração multilinear de infoprmações discriminantes de um conjunto de imagens de ressonância magnética estrutural do cérebro humano. Este conjunto de imagens utilizado é formado por indivíduos sem histórico de transtornos psiquiátricos e a análise multilinear destes dados foi realziada com relação às características de altura, hábito de fumar, gênero, hipertensão, idae e obesidade. Métodos estatísticos univariado e multivariado, que são aplicados em estudos nestaárea, foram utilizados para a extração de informações discriminantes. Para uma melhor compreensão das diferenças visuais e quantitativas encontradas entre os métodos utilizados e suas respectivas limitações, uma análise geométrica foi relacionada ao conceito teórico envolvido por trás da formulação matemática destes métodos. Os resultados obtidos neste trabalho indicam que a análise multivariada é mais apropriada para a extração de informações discriminantes deste tipo de imagens, pois leva em conta a correlação das variáveis apresentando menor espalhamento das diferenças encontradas, atenua o problema de múltiplas comparações, e se baseia em um modelo de reconhecimento de padrões e não em um teste de hipóteses, permitindo a avaliação adicional da taxa de classificação de cada característicaDissertação Um modelo bayesiano com divergência de Kullback-Leibler estendida para reconhecimento de objetos 3D baseados em múltiplas visões(2009) Olívio, F.C.Este trabalho apresenta um modelo Bayesiano que combina as características de cor, forma e textura para o reconhecimento de objetos em três dimensões. As interações espaciais ou temporais de longo alcance dessas características permitem modelar a probabilidade de se observar em cada dessas evidências nos objetos com a distância de Kullback-Liebler estendida, que é um conceito recentemente proposto na mecânica estatística. O modelo Bayesiano proposto pode ser usado em diversas aplicações, mas enfatizamos o trabalho cooperativo de diversos observadores para executar a tarefa de reconhecimento tridimensional. Os experimentos com uma base de dado de informações a priori sugerem que o modelo atinge o seu melhor desempenho a partir da inclusão do terceiro observador, indicando resultados promissoresDissertação Otimização e mapeamento multivariado dos amplificador operacional de transcondutância por algoritmos genéticos.(2009) Rego, T. T.Esta dissertação propõe a utilização de uma técnica de Inteligência Artificial denominada Algoritmos Genéticos (AG) para o mapeamento, compreensão e otimização multivariada e com múltiplos objetivos do projeto do amplificador operacional de transcondutãncia (OTA) de único estágio e única saída. Investiga-se aqui a modelagem e implementação de um AG para a otimização das variáveis de largura (W) e compruimentop de canal (L) de todos os MOSFET's que compõem o circuito do OTA, com o intuito de atingir valores de ganho de tensão demalha aberta (Avo), frequência de ganho unitário de tensão (fr0 e fator de ganho do espelho de corrente (B) do OTA, pré-determinados pelo projetista. São dados pelo projetista, para a otimização do projeto OTA por AG, a potência total dissipada (P tot), a tensão de alimentação (V dd) e a curva normalizada gm/Ids x Ids/(W/L) da tecnologia SOi MOSFET, utilizada neste trabalho, além dos valores máximo e mínimo para W e L dos MOSFEts, com o intuito de reduzir o espaço de busca, evitar soluções potenciais do AG compõem-se de alelos de 11 bits, em que cada um contém o valor das dimensões W ou L de um dos MOSFETs do OTA, codificado em um número binário. A avaliação dos indivíduos é realizada por meio de equações de primeira ordem de Avo, Ft e B, reduzindo o esforço computacional no processo de otimização dos parâmetros. Ao final do processo de otimização, são obtidas 20 soluções, resultantes da execução de 20 rodadas do AG e, ao final de cada rodada, a melhor solução obtida é armazenada como uma das soluções para o projeto do OTa, dados os objetivos pré-determinados pelo projetista. Neste trabalho, as soluções otimizadas pelo AG utilizando-se equações de primeira ordem do OTA, são posteriormente analisadas com o uso do software de simulação de circuitos AIM-Spice, para a verificação da ordem de grandeza dos parâmetros de Avo e fT obtidos pelo OTA. As soluções encontradas pelo algoritmo aqui porposto tiveram erro máximo de 16% em relação aos objetivos pré-estabelecidos e foram obtidas com um tempo de processamento computacional relativamente baixo, ou seja, em aproximadamente 2 minutos.Dissertação Detecção e classificação de imagens sintéticas utilizando entropia não-extensiva(2009) Erdmann, H.As interfaces gráficas ou Graphic User Interface (GUI) dos sistemas operacionais (SOs) modernos oferecem maneiras simplificadas para a operação das funções de um computador, ao contrário da digitação de comandos complexos em terminais de texto. Com a popularização de SOs gráficos, como por exemplo o Windows da Microsoft, a maioria dos programas atuais pode ser operada somente através de sua interface gráfica, gerando assim, a dificuldade de automação de tarefas por meio da interação com os componentes do programa como botões, ícones, caixas de texto, etc. Este trabalho propõe um estudo de métodos para classificação e reconhecimento de objetos sintéticos utilizando o conceito de entropia não-extensiva proposta por Constantino Tsallis de forma a possibilitar a criação de um software de automação de tarefas baseando nestas técnicas de visão computacionalDissertação Autolocalização qualitativa para um robô móvel utilizando informação das sombras(2009) Fenelon, V.O raciocínio espacial qualitativo faz parte do senso comum humano. Percebemos o ambiente por nossos sentidos e o principal deles é a visão. então é a partir do que vemos aliado ao nosso raciocínio espacial que somos capazes de lidar com nosso mundo. Também conseguimos interpretar esse mundo tridimensional em representações bidimensionais. Há tempos artistas notaram que a sombra tem um papel relevante na nossa percepção de formas, profundidade e movimento, e mais recentemente os psicólogos procuraram entender essa influência. Então a sombra, que muitas vezes é considerada um ruído, é também fonte de informações. Com isso, uma nova teoria surgiu, aliando raciocínio espacial qualitativo à informações sobre sombras, nessa teoria é possível determinar a posição do observador a partir da observação da csombra. Um robô que percebe o mundo somente através de imagens capturadas de uma única câmera utilizando um raciocíniosobre sombra, consegue obter resposta sobre sua localização relativa, dando o seu posicionamento qualitativo relacionado à fonte de luz e ao objeto que provocou a sombra. A visão computacional desempenha papel importante neste trabalho, contudo nos concentramos em desenvolver um sistema de raciocínio espacial qualitativo explorando a capacidade de utilizar sombra como fonte de informação para localização e profundidade. Foi encontrada também uma solução para corresponder sombra como objeto que a provocou. Os resultados confirmaram que sombra pode ser fonte de informação útil para um robô móvel.Dissertação Classificação de imagens de ultrassom de câncer de mama baseada em informações híbridas utilizando teoria da informação(2010) Lessa, V. S.Esta proposta de dissertação de mestrado apresenta uma metodologia para a classificação de câncer de mama em imagem de ultrassom do ponto de vista da teoria da informação, incluindo informação mútua, entropia e entropia relativa, estendendo os estudos para a entropia Tsalliana. Os dados gerados a partir de uma base de dados normalizada compõem um espaço vetorial de informações híbridas, envolvendo textura e geometria espacial das lesões. Um dos objetivos principais é avaliar os resultados de Rodrigues et al. (2006), bem como Thomaz et al. (2008) e Giraldi et al. (2008) com relação às características discriminantes mínimasDissertação Análise multivariada do sinal mioelétrico para caracterização do torque isométrico do músculo quadríceps da coxa(2010) Silva, G. A.O estudo dos biopotenciais musculares vêm se desenvolvendo, impulsionado tanto pelas pesquisas para o diagnóstico dos distúrbios neuro-musculares, quanto pelo desenvolvimento de próteses mecânicas para amputados. O sinal mioelétrico constitui uma grande área de pesquisa dentro do estudo dos biopotenciais, fornecendo dados para o diagnóstico de tais distúrbios, além de constituir um meio para o controle de diversos tipos de dispositivos bio-mecânicos. O reconhecimento preciso do sinal mioelétrico é fundamental para sua utilização em tais sistemas, mas é também uma tarefa difícil devido a sua alta dimensionalidade e a natureza ruidosa dos dados registrados. Este trabalho tem como objetivo caracterizar o torque isométrico do músculo quadríceps da coxa, através de uma análise multivariada dos sinais mioelétricos correspondentes. Mais especificamente, a proposta deste estudo é investigar métodos de estatística multivariada para extração e detecção de padrões específicos contidos nesses sinais mioelétricos. Utilizando dados gerados em uma pesquisa anterior que avaliou a relação entre os parâmetros mioelétricos e o torque isométrico do músculo quadríceps da coxa, foi possível, através de transformaçãoes lineares e não lineares nos dados originais, caracterizar e classificar o torque isométrico, além de constatar que diferentes níveis percentuais de torque apresentam características determinísticas discriminantes. Estes resultados indicam que o reconhecimento do sinal mioelétrico pode ser melhorado através da utilização de técnicas de estatística multivariada para tratar conjuntos altamente dimensionais e com uma quantidade limitada de amostras.Dissertação Uma análise do desempenho de métodos de classificação aplicados a imagens de descargas atmosféricas(2010) Crivelaro, Marcelo BiancãoO objetivo deste trabalho é realizar uma análise de métodos de classificação aplicados a imagens de descargas atmosféricas. O sistema para essa análise foi implantado em módulos cujas funções são obtenção automática de imagens de relâmpagos utilizando técnicas de visão computacional e classificação dessas imgaens quanto à presença e os tipos de relâmpagos, utilizando os classificadores Vizinhos Mais Próximos, Agrupamento por K Médias, Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetor de Suporte. O sistema foi testado utilizando vídeos gravados no Laboratório de Descargas Atmosféricas do Departamento de Física da FEI. Os resultados mostraram que as Redes Neurais Artificiais foram, em geral, as que obtiveram o melhor desempenho.Dissertação Relação entre características de domínios e técnicas de planejamento(2010) Haddad, M.As competições internacionais de planejamento mostraram nos seus resultados desempenhos diferentes dos planejadores na resolução de problemas de certos domínios. Enquanto num determinado domínio um planejador se saía muito bem, em outro domínio ele não apresentava o mesmo desempenho. Esses planejadores utilizam técnicas diferentes, que são responsáveis pela eficiência de um planejador em resolver problemas de planejamento. Os domínios apresentam características diferentes, que também são responsáveis pelo desempenho de um planejador. Essas características podem ser identificadas modelando os domínios em diagramas da UML. A criação de uma relação entre características de domínios e técnicas de planejamento, baseada nos resultados da eficiência dos planejadores nas competições internacionais deplanejamento, proporcionou um método para criar um ranking de planejadores que ajude a selecionar o planejador mais promissor para resolver problemas de planejamento de um determinado domínio.Dissertação Análise de técnicas aplicadas à detecção e reconhecimento de placas de trânsito(2010) Silva, D. E.Um sistema baseado em visão computacional para ajudar a guiar um veículo com segurança no trânsito compreende basicamente dois aspectos principais: detectar e reconhecer os sinais de trânsito. Placas de trânsito possuem cores e formas que nos dão a possibilidade de extrair estas características, destacando do restante do ambiente e utilizá-las para atingir este objetivo. Muitas técnicas diferentes já foram utilizadas para realizar estes dois serviços, mas pouco se sabe sobre qual melhor técnica deve-se utilziar. Esta pesquisa propõe o estudo das principais técncias já implementadas nesta área e algumas outras técnicas ainda não utilizadas para este fim, realiza comparações entre elas e mostra qual a melhor técnica a se utilizarDissertação Desenvolvimento de um classificador automático de pessoas para sistemas de automação residencial inteligente(2010) Fussek Junior, R. A.Atualmente, já foram desenvolvidos diversos sistemas de automação residencial, entre os quais alguns se encontram disponíveis comercialmente. Visando o conforto no interior da residência, é coerente afirmar que os sistemas mais eficientes são aqueles que se adaptam ao comportamento dos habitantes, no lugar dos habitantes terem de se adaptar ao sistema. em trabalhos anteriores, foram desenvolvidos sistemas com este objetivo, porém considerando a existência de um único habitante na residência. A proposta deste trabalho é apresentar algumas técnicas possíveis de identificação de habitantes, em uma residência, para a adaptação dos sistemas de automação voltados a um único habitante e, posteriormente, desenvolver um classificador automático de habitantes a partir das combinações de suas roupas e objetos pessoais. Para a identificação dos itens, foi considerado o uso de identificadores por rádio frequência (RFID) anexados a estes, sendo que esta tecnologia permite a identificação com o mínimo de adaptação do habitante. Foi utilizado raciocínio baseado em casos (RBC) como técnica para efetuar a classificação, a partir do correto tratamento das combinações de objetos detectadas pelo sistemaDissertação Análise discriminante e classificação de imagens 2D de ultrassonografia da mama(2011) Xavier, A. C.Os estudos relacionados à detecção e ao tratamento de cânceres por meio de imagens, incluindo o câncer de mama, vêm se aperfeiçoando ano após ano. Segundo especialistas, o câncer de mama se posiciona, na verdade, como o maior causador de morte de câncer na população feminina mundial. E, particularmente, a ultrassonografia mamária, por ter menor custo e evitar o contato prejudicial dos envolvidos com radiação, tem aumentado significativamente nos últimos anos. É com este enfoque que o presente trabalho aborda a análise discriminante de tumores mamarios em imagens 2D ultrassonográficas. O conjunto de imagens utilizado, com dados pre-processados e segmentados, contém tumores mamários benignos e malignos. No processo de analise dessas imagens, métodos estatísticos univariado e multivariado foram investigados com objetivo de extrair informações discriminantes para fins de classificação. Os resultados da aplicação desses métodos estatisticos favorecem a adoção do método multivariado na análise das imagens de ultrassom. Em caráter complementar, este tipo de metodologia pode também evidenciar as diferenças estatísticas mais significaivas entre os tumores, indicando no espaço original das imagens os casos mais simples e difíceis de classificaçãoDissertação Extração e comparação de características locais e globais para o reconhecimento automático de imagens de face(2011) Amaral, Vagner doPesquisas relacionadas ao reconhecimento de faces sempre receberam ênfase devido a sua aplicabilidade e abrangência. Inicialmente, em razão das limitações tecnológicas, os trabalhos desenvolvidos nesta área empregaram técnicas baseadas em características geométricas (locais). No entanto, com o avanço da capacidade computacional e a exploração de métodos estatísticos, a utilização de informações holísticas (globais) se tornou mais popular e fomentou a criação de diversas metodologias. Consequentemente, surgiram estudos com a intenção de comparar o desempenho das técnicas propostas e os resultados preliminares favoreceram a implementação de modelos holísticos. No entanto, trabalhos subsequentes concluíram que ambas as abordagens, locais e globais, são úteis de acordo com o contexto da aplicação. Este trabalho propõe e implementa uma comparação entre as técnicas Local Binary Pattern (LBP) e Principal Components Analisys (PCA) com o propósito de destacar características particulares de cada método no processo de reconhecimento automático de imagens de faces, utilizando apenas um exemplo de treinamento por pessoa. Os resultados demonstram um bom desempenho da técnica LBP em situações específicas, onde a base de treinamento é formada por indivíduos em pose frontal com expressão facial neutra. Contudo, empregando-se uma base de treinamento com poses e expressões faciais heterogêneas, em um teste leave-one-out, o PCA é mais eficiente. Estes resultados enfatizam conclusões prévias sobre a aplicação de abordagens adequadas ao contexto do problema tratado e permitem uma análise acerca das vantagens e desvantagens de cada método quando utiliza-se imagens de faces pré-processadas e normalizadas espacialmente.