Uma proposta de controle neural adaptativo para a navegação de veículos autônomos / Autonomous vehicle navigation control: an adaptative neural networks proposal

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Os equipamentos robóticos foram inicialmente criados para atuarem em ambientes industriais fechados. Com o passar do tempo, melhorias foram conquistadas. Atualmente, não se limitam mais à realização de tarefas simples e repetitivas em locais especialmente preparados. Novos equipamentos, capazes de atuarem em ambientes abertos e de realizarem as mais diversas atividades, estão sendo desenvolvidos. Para tanto, é necessário que seus sistemas de controle realizem uma efetiva interação com o mundo onde estão inseridos. Fazem-se necessários, portanto, novos sistemas controladores com capacidade de uma contínua adaptação ao ambiente dinâmico onde operam. As redes neurais artificiais, devido a sua capacidade de tratamento de problemas não lineares – matematicamente difíceis de serem resolvidos, estão sendo empregadas no controle destes processos. O gerenciamento da trajetória de um veículo móvel em ambientes abertos ou fechados é um procedimento altamente não-linear, logo, a aplicação das redes neurais artificiais é bastante promissora. Apesar de sua grande versatilidade, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas apenas como sistemas de mapeamento. A grande maioria delas necessita de uma fase de treinamento para que possam armazenar a diversidade de estados possíveis do sistema. Quando atuam, elas simplesmente mapeiam os seus valores de entrada (estado atual) nas soluções previamente armazenadas. Contudo, esta não é a melhor abordagem para os sistemas abertos, ou seja, para os processos cujas situações e possibilidades não podem ser totalmente enumeradas e que podem ser mutáveis no decorrer do tempo. Este trabalho apresenta uma metodologia de controle neural adaptativo para guiar um veículo móvel até o seu destino em ambientes contendo obstáculos fixos ou móveis. Diferentemente das abordagens tradicionais, não existe a necessidade de um treinamento prévio da rede. A rede neural artificial escolhida promove uma contínua adaptação do sistema enquanto atua. Neste processo, são utilizados sensores que fornecem subsídios para que a rede possa gerar, adaptativamente, soluções parciais que façam com que o veículo autônomo se aproxime cada vez mais do seu objetivo, até, finalmente, atingi-lo.

ASSUNTO(S)

attentional mode neural network – amnn inteligência artificial neural networks redes neurais robotica adaptive controlling systems autonomous vehicle navigation control mobile robots

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados