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Título: Arquitetura funcional de veículos autônomos : uma proposição de técnicas para detecção de objetos, localização e interação humano-veículo
Outros títulos: Functional architecture for autonomous driving : a proposition of techniques for object detection, localization and human-vehicle interaction
Autor(es): Santos, Giovanni Almeida
E-mail do autor: giovannix@gmail.com
Orientador(es): Costa, João Paulo Javidi da
Coorientador(es): Sousa Júnior, Rafael Timóteo de
Assunto: Veículos autônomos
Detecção de objetos
Localização de veículos
Assistente virtual
Data de publicação: 12-Set-2022
Referência: SANTOS, Giovanni Almeida. Arquitetura funcional de veículos autônomos: uma proposição de técnicas para detecção de objetos, localização e interação humano-veículo. 2022. xviii, 97 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Milhões de pessoas são vítimas de acidentes de trânsito no mundo a cada ano. A grande maioria desses acidentes é causada essencialmente por falhas humanas, as quais envolvem excesso de velocidade, utilização de celular enquanto dirige, consumo de bebidas alcoólicas, entre outros fatores. O uso de veículos autônomos, portanto, ao diminuir ou até mesmo eliminar a necessidade de intervenção humana, tem a possibilidade de tornar o trânsito mais seguro e, consequentemente, reduzir o número de acidentes e de vítimas. No entanto, ainda há muitos desafios a serem superados para que seja possível ter veículos autônomos circulando efetivamente nas vias urbanas. Nesse sentido, a presente tese de doutorado busca propor soluções que possam ser aplicadas no contexto de veículos autônomos. Três aspectos são abordados nesta pesquisa: fusão de dados de sensores para detecção de objetos, estimação de localização de veículos autônomos e concepção de novos modelos de negócio vinculados ao uso de veículos autônomos. Com relação à detecção de objetos, o principal foco de estudo neste trabalho está relacionado à detecção de veículos e pedestres. No primeiro caso, é proposta uma técnica de fusão de dados brutos de câmera e Light Detection And Ranging (LiDAR). No segundo caso, o intuito é buscar e analisar técnicas que possam detectar, de forma confiável, pedestres que estejam obstruídos por outros objetos, fato esse bastante comum quando se tem um veículo trafegando em um cenário urbano. Com relação à localização, a utilização de receptores de sinais de satélite baseados em arranjo de antenas e técnicas tensoriais mostra-se como uma alternativa promissora para mitigar os efeitos de multipercurso e, consequentemente, minimizar os erros de posicionamento do veículo. Com relação a novos modelos de negócio envolvendo veículos autônomos, é proposta uma arquitetura de um assistente virtual a ser implantado nos veículos com o intuito de facilitar a interação humano-máquina. Essa arquitetura também descreve as integrações entre o assistente virtual e serviços internos e externos ao veículo. Além disso, também é descrito um processo voltado para o desenvolvimento e evolução da base de conhecimento desse assistente.
Abstract: Millions of people are victims of traffic accidents in the world every year. The vast majority of these accidents are essentially caused by human errors, which involve speeding, cell phone use while driving, consumption of alcoholic beverages, among other factors. The use of autonomous vehicles, therefore, by reducing or even eliminating the need for human intervention, has the possibility of making traffic safer and, consequently, reducing the number of accidents and victims. However, there are still many challenges to be overcome in order to have autonomous vehicles operating effectively on urban roads. In this sense, the present doctoral thesis seeks to propose solutions that can be applied in the context of autonomous vehicles. Three aspects are addressed in this research: fusion of sensor data for object detection, positioning estimation and conception of new business models linked to the use of autonomous vehicles. Regarding to the object detection, the main focus is related to the detection of vehicles and pedestrians. In the first case, a technique for fusing raw data from camera and Light Detection And Ranging (LiDAR) is proposed. In the second case, the aim is to seek and analyze techniques that can reliably detect pedestrians who are obstructed by other objects, a fact that is quite common in an urban scenario. Regarding location, the use of satellite signal receivers based on antenna array and tensor techniques is shown to be a promising alternative to mitigate the effects of multipath and, consequently, minimize vehicle positioning errors. Regarding new business models involving autonomous vehicles, an architecture of a virtual assistant is proposed to be implemented in vehicles in order to facilitate human-machine interaction. This architecture also describes the integrations between the virtual assistant and services inside and outside the vehicle. In addition, a process aimed at developing and evolving the knowledge base of this assistant is also described.
Informações adicionais: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.
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