Please use this identifier to cite or link to this item: http://ri.ucsal.br:8080/jspui/handle/prefix/1665
metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Robô Cobra: sistema para identificação de organismos vivos em estruturas colapsadas
metadata.dc.creator: Araújo, Adriano Ricardo Andrade
Rios, Luiz Henrique Brito
metadata.dc.contributor.advisor1: Reis, Marcelo Indio dos
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Wyzykowski, André Brasil Vieira
metadata.dc.contributor.referee1: Melo, Osvaldo Requião
metadata.dc.description.resumo: Quando ocorre um colapso de estrutura, causado por desmoronamento ou até mesmo por outro motivo, para se obter um tempo de resposta otimizado na busca e salvamento dos sobreviventes, a tecnologia passa a ser uma importante aliada na manutenção da vida. Nesse contexto, vemos a robótica como otimizador do processo. Este trabalho trata-se da construção de um Robô Cobra, um sistema de identificação de organismos vivos em estruturas colapsadas, que tem como objetivo a identificação de seres vivos nestas estruturas utilizando machine learning, contemplando a implementação de um sistema de locomoção autônomo, além de uma classificação de imagens térmicas. Para tal, foi gerado um dataset de imagens térmicas, onde usamos data augmentation para acresce-lo em volume e variedade, e a partir dele gerar um modelo preditivo. Esse modelo preditivo em conjunto com a detecção de objetos, permite que o robô cobra funcione de forma autônoma durante a detecção/classificação dos objetos em seres vivos ou não-vivos. Na construção da solução foram utilizados sensores, microcontrolador Arduino, além da biblioteca Tensorflow com o Keras. Com os experimentos de prática simulada realizados, o robô teve seu funcionamento testado e validado, detectando com precisão num campo de visão de 180o em distâncias entre 10 à 150 cm, obtendo uma acurácia média de 97,5 % para classificação.
Abstract: When a structure collapse occurs, caused by collapse or even for another reason, to obtain an optimized response time in the search and rescue of survivors, technology becomes an important ally in maintaining life. In this context, we see robotics as a process optimizer. This work deals with the construction of a Snake Robot, a system for the identification of living organisms in collapsed structures, which aims to identify living beings in these structures using machine learning, contemplating the implementation of an autonomous locomotion system, in addition to a classification of thermal images. For this, a thermal image dataset was generated, where we use data augmentation to add it in volume and variety, and from it generate a predictive model. This predictive model, in conjunction with object detection, allows the snake robot to function autonomously during the detection / classification of objects in living or non-living beings. In building the solution, sensors, an Arduino microcontroller were used, in addition to the Tensorflow library with Keras. With the simulated practice experiments carried out, the robot had its operation tested and validated, accurately detecting in a 180o field of view at distances between 10 to 150 cm, obtaining an average accuracy of 97.5 % for classification.
Keywords: Robô Cobra
Machine Learning
Arduino
Snake Robot
metadata.dc.subject.cnpq: Ciência da Computação
Engenharia de Software
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Católica do Salvador
metadata.dc.publisher.initials: UCSAL
metadata.dc.publisher.department: Pró-Reitoria de Graduação (PROGRAD)
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://ri.ucsal.br:8080/jspui/handle/prefix/1665
Issue Date: 29-Jun-2020
Appears in Collections:Engenharia de Software

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TCCDRIANOARAÚJO E LUIZRIOS.pdf18.81 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.