Detecção vsual de caminhos através de aprendizado profundo para a navegação de robôs móveis - Almeida, Allan Souza (2025)
Detectar um caminho a ser seguido por um veículo é uma das tarefas mais importantes na navegação de robôs autônomos. Nos últimos anos, técnicas baseadas em aprendizado profundo têm se destacado em relação aos métodos tradicionais de visão computacional na detecção de caminhos, devido à capacidade das redes neurais de extrair características diretamente dos dados, tornando a detecção mais robusta e precisa em diferentes cenários. Esta dissertação propõe uma abordagem baseada em transferência de aprendizado para resolver o desafio da detecção visual de caminhos na navegação de robôs móveis, utilizando uma rede neural convolucional residual fatorizada. O trabalho traz uma comparação entre o modelo proposto e outras arquiteturas de redes neurais convolucionais, além de um estudo de caso comparativo com um sistema baseado em visão computacional determinística. Os resultados experimentais indicam o potencial do modelo, que se mostra capaz de detectar caminhos com precisão, mesmo na presença de descontinuidades e variações de luminosidade, alcançando um F1 score de 0,9166 e tempo de inferência médio de 6,15 ms. A arquitetura proposta também encontra um bom equilíbrio entre acurácia e eficiência, o que torna o sistema adequado para aplicações de robótica móvel.