Grupos neurais e sistemas nebulosos : aplicação a navegação autonoma

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Fabro, João Alberto
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
Conjuntos fuzzy
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583379
Resumo: Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide
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spelling Grupos neurais e sistemas nebulosos : aplicação a navegação autonomaRedes neurais (Computação)Inteligência artificialConjuntos fuzzyOrientador: Fernando Antonio Campos GomideDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Neste trabalho é apresentada uma arquitetura de controle para navegação de veículos autônomos, usando auto-organização e técnicas de redes neurais e lógica nebulosa. O objetivo é encontrar alvos posicionados em um ambiente desconhecido, sem entretanto colidir com obstáculos. A arquitetura faz uso da teoria dos grupos neurais, de redes neurais e sistemas nebulosos, para o aprendizado de habilidades de navegação. Sensores neurais/nebulosos são utilizados para fornecer informações que possibilitem aos campos adaptativos ativarem ações nebulosas em resposta às características encontradas no ambiente. Ou seja, o sistema de controle desenvolve um comportamento adaptativo através das interações entre o veículo e o ambiente, e de estratégias de aprendizado. Resultados de simulação mostram que o sistema apresenta capacidade de aprender estratégias de navegação que proporcionam um melhor desempenho quando comparadas com esquemas alternativos utilizados para a solução do mesmo problemaAbstract: In this work a seIf organizing, neurofuzzy control architecture for a class of autonomous vehicles' navigation is presented. The aim is to find target positions, without colliding with obstacles of an unknown environment. The architecture uses neural networks and fuzzy systems together with the theory of neuronal group seIection to learn navigation skills. Neurofuzzy sensor information builds up adaptive fieIds whose intensity triggers fuzzy control actions in response to the environment characteristics. That is, the control system deveIops adaptive behavior from the interactions between the vehicle, the environment,and Iearning strategies. Simulation results show that the control system is able to efficiently learn navigation strategies that perform better when compared with altemative schemesMestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951-Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFabro, João Alberto19961996-02-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf64f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583379FABRO, João Alberto. Grupos neurais e sistemas nebulosos: aplicação a navegação autonoma. 1996. 64f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583379. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/103980porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-04-18T08:02:46Zoai::103980Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2014-04-18T08:02:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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