Navegando por Assunto "Sistemas inteligentes"

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Acesso aberto (Open Access)
Bengala inteligente: um modelo para apoio à navegação de deficientes visuais baseado em reconhecimento de cores.
(Universidade Federal do Pará, 2019-05-28) BARBOSA, Luiz Carlos de Souza; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208
Este trabalho apresenta o projeto de desenvolvimento de um sistema de apoio à navegação para deficientes visuais baseado na proposta de utilização de uma bengala com dispositivos eletrônicos e um dispositivo móvel, visando auxiliar o deficiente visual a encontrar setores e se locomover de forma autônoma em um ambiente mapeado. O mapeamento dá-se através da implantação de faixas com cores diferentes em pontos estratégicos onde cada grupo de cor identifica o setor em que for implantado. Uma vez mapeado, será possível percorrer o ambiente com o apoio da bengala equipada com um sensor RGB para coleta das cores, um motor de vibração para realizar um feedback tátil, e um microcontrolador com módulo Wi-Fi para se conectar ao dispositivo móvel. De acordo com o respectivo conjunto de cores capturado pelo sensor, o usuário recebe uma informação correspondente a um local, percurso ou objeto através de voz. Para verificar a aplicabilidade, foram implantados dois mapas, um em ambiente interno e outro externo. As avaliações de funcionalidades foram realizadas com o apoio de um grupo de voluntários que realizaram o percurso utilizando o dispositivo. Como resultados foram apresentados dados qualitativos das funcionalidades do sistema, coletados durante os experimentos, através da observação do comportamento do sistema e aplicação de questionários aos usuários.
Acesso aberto (Open Access)
Controle energeticamente eficiente de múltiplos saltos para redes de sensores sem fio heterogêneas utilizando lógica fuzzy
(Universidade Federal do Pará, 2014-03-21) SILVA, Alexandre Márcio Melo da; SILVEIRA, Antônio Morais da; http://lattes.cnpq.br/7549503749842625
O presente trabalho objetiva demonstrarum controle centralizado para eleger Cluster Heads (CHs) mais adequados, admitindo trêsníveis de heterogeneidade e uma comunicação de múltiplos saltos entre Cluster Heads. O controle centralizado utiliza o algoritmo k-means, responsável pela divisão dos clusters e Lógica Fuzzy para eleição do Cluster Head e seleção da melhor rota de comunicação entre os eleitos.Os resultados indicam que a proposta apresentada oferece grandes vantagens comparado aos algoritmos anteriores de eleição, permitindo selecionar os nós mais adequados para líderes do grupo a cada round com base nos valores do Sistema Fuzzy, como também, a utilização da Lógica Fuzzy como ferramenta de decisão para implementação de múltiplos saltos entre CHs, uma vez que minimiza a dissipação de energia dos CHs selecionados mais afastados do ponto de coleta. A inserção de três níveis de heterogeneidade, correspondente aos sensores normais, avançados e super sensores, contribui consideravelmente para o aumento do período de estabilidade da rede. Outra grande contribuição obtida a partir dos resultados é a utilização de um controle central na estação base (EB) apresentando vantagens sobre o processamento local de informações em cada nó, processo este encontrado nos algoritmos tradicionais para eleição de CHs.A solução proposta comprovou que a eleição do CH mais eficiente, considerando sua localização e discrepâncias de níveis de energia, como também, na inclusão de novos níveis de heterogeneidade, permite aumentar o período de estabilidade da rede, ou seja, o período que a rede é totalmente funcional, aumentando consideravelmente o tempo de vida útil em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF)heterogêneas.
Acesso aberto (Open Access)
Otimização por multi-enxame evolucionário de partículas clássico e quântico competitivo sob a arquitetura paralela CUDA aplicado em problemas de engenharia
(Universidade Federal do Pará, 2014-05-23) SOUZA, Daniel Leal; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; MONTEIRO, Dionne Cavalcante; http://lattes.cnpq.br/4423219093583221
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um conjunto de metaheurística híbridas, baseadas na utilização das estratégias evolutivas em conjunto com os algoritmos de otimização por enxame de partículas clássica e quântica sob um ambiente multi-enxame com topologia mestre-escravos. Tais algoritmos são denominados Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CEMSO) 1 e Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CQEMSO) 2. Para efeito de comparação e validação dos resultados, são utilizados quatro problemas de engenharia presentes em diversas publicações científicas: Projeto de Viga de Aço (WBD); Peso da Tensão/Compressão sobre Mola (MWTCS); Projeto de Redutor de Velocidade (SRD); Projeto de Vaso de Pressão (DPV). Em relação a implementação, os algoritmos foram desenvolvidos sob a arquitetura CUDA, a qual proporciona um ambiente de computação paralela massiva que viabiliza uma distribuição de dados mais adequada em relação a organização dos enxames, além de contribuir para a diminuição significativa do tempo de processamento. Com a aplicação das estratégias evolutivas nos algoritmos PSO e QPSO, bem como os mecanismos de condições de contorno propostos, as soluções descritas neste documento oferecem diversas vantagens, onde se pode destacar melhorias na capacidade de busca, aumento na taxa de convergência e alto grau de paralelismo. Tais fatos são confirmados através dos dados obtidos (i.e. Tempo de execução, melhores soluções obtidas, média e variância de resultados) pelos algoritmos CEMSO e CQEMSO em relação as versões multi-enxame dos algorimos PSO (COMSO), EPSO (COEMSO) e COQMSO (QPSO), todos implementados e submetidos a análise de desempenho através dos experimentos com problemas de engenharia.