Utilização de redes neurais de Spikes para tarefas de navegação de agentes robóticos autônomos

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorAyrosa, Pedro Paulo da Silva [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorMantovani, Rafael Gomespt_BR
dc.contributor.bancaCamargo-Brunetto, Maria Angélica de Oliveirapt_BR
dc.contributor.bancaAttrot, Wesleypt_BR
dc.contributor.bancaPeriotto, Álvaro Josépt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:00:19Z
dc.date.available2024-05-01T14:00:19Z
dc.date.created2011.00pt_BR
dc.date.defesa17.03.2011pt_BR
dc.description.abstractResumo: Detectar e prevenir possíveis colisões é um dos aspectos mais importantes na robótica móvel Esta tarefa, embora aparente facilidade quando executada por seres vivos, mantêm sua dificuldade quando modelada e executada por agentes robóticos autônomos Além disso, roboticistas e pesquisadores têm sempre encontrado na natureza uma fonte inesgotável de inspiração Muitas vezes a robótica é utilizada para investigar questões abertas da neurociência e ciência cognitiva, pois ela é capaz de sujeitar hipóteses a rigorosos testes no mundo real, aperfeiçoando novos mecanismos que poderão ser utilizados em futuros sistemas de navegação Com o aumento do foco sobre a neurociência computacional nos últimos anos, uma nova variedade de modelos e algoritmos bioinspirados têm surgido na literatura específica, como é o caso das Redes Neurais de Spikes (Spiking Neural Networks - SNN) Tais modelos neurais incrementam o realismo biológico de suas unidades computacionais utilizando spikes individuais, permitindo incorporar informações espaco-temporais nos processos de comunicação e computação, como neurônios reais fazem O objetivo do presente trabalho é empregar uma SNN no tratamento (e prevenção) de colisões com obstáculos em um ambiente desconhecido (obsctacle avoidance)O algoritmo de aprendizado bioinspirado de plasticidade sináptica dependente de tempo de spike (spike-timing-dependent plasticity - STDP) é incluído na SNN para fazer com que o sistema seja capaz de aprender com as respostas dos estímulos externos e guiar a navegação do robô através do ambiente Baseado no conhecimento adquirido ao longo do tempo durante as simulações, o robô aprendeu a utilizar as informacoes externas captadas e descreveu trajetórias livre de colisões A distância em que os movimentos evasivos são realizados também cresce consideravelmente com o tempo, indicando que o robô executa uma navegação segura Durante as experimentações utilizou-se o kit de robótica Lego Mindstorms NXT A prototipação e implementação do modelo foi feita utilizando-se o framework para robótica Microsoft Robotics Developer Studio (MRDS), que além de proporcionar um ambiente virtual para simulações, fornece recursos para à programação de diversos tipos de hardware, incluso o NXTpt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Detect and avoid possible collisions is one of the most important aspects in mobile robotics Although this task seems easy when performed by animals (and humans), presents difficulty when modeled and executed by autonomous robotic agents In addition, roboticists and researchers have always found in nature an inexhaustible source of inspiration Robotics is oftenused to investigate open questions of neuroscience and cognitive science, because it is capableof subjecting hyphtoeses to rigorous testing in real world, improving new mechanisms that could be used in the future navigation systems With increasing focus on computacional neuroscience in recent years, a new range of bioinspired models and algorithms have emerged inthe specific literature, such as the Spiking Neural Networks (SNN) These models enhanced the biological realism of their computational units using 'individual spikes', allowing the incorporation of spatial and temporal information in the processes of communication and computing, like real neurons do The aim of the current work is to use a SNN to prevent collisions with obstacles in an unknown environment (obstacle avoidance) The bioinspired learning algorithm spike-timing-dependent plasticity (STDP) is inserted in the SNN to make the system able to learn from the responses of external stimuli and to guide the robot navigation through the environment Based on the knowledge acquired over time during simulations, the robot has learned to use external information perceived and described collision-free trajectories The distance at which the preventive movements are performed grows considerably over time, indicating that the robot performs a safe navigation During the experiments it was used the robotics kit Lego Mindstorms NXT The prototyping and implementation of the model was done using the robotics framework Microsof Robotics Developer Studio (MRDS), which besides providing a virtual environment for simulation, provides resources for the programming of variety of robotics hardware, included the NXTpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12564
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectRobóticapt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectNavegação de robôs móveispt_BR
dc.subjectNeurônios biológicospt_BR
dc.subjectSistemas de controlept_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectMobile robot navigationpt_BR
dc.subjectNeuronspt_BR
dc.subjectRoboticspt_BR
dc.subjectControl systemspt_BR
dc.subjectNeural networks (Neurobiology)pt_BR
dc.titleUtilização de redes neurais de Spikes para tarefas de navegação de agentes robóticos autônomospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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