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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/19124
Document Type: | Relatório |
Title: | Aprendizado por reforço aplicado à navegação bias offline em ambientes indoor |
Other Titles: | Modelo inteligente para navegação offline em ambientes indoor baseado no enviesamento de informações em algoritmos de buscas |
Authors: | Cunha, Éricles dos Santos Santos, Kevenny de Jesus Santos, Moisés Junio Fagundes dos |
Issue Date: | 2023 |
Advisor: | Benicasa, Alcides Xavier |
Resumo : | A navegação em ambientes internos apresenta desafios únicos em comparação com a navegação em ambientes externos, onde o GPS é amplamente utilizado. Este projeto teve como objetivo criar um modelo inteligente para aprimorar a navegação offline em ambientes indoor, onde o sinal de GPS é limitado. Com base em um ambiente previamente mapeado com coordenadas em um plano cartesiano, foram empregadas técnicas de Inteligência Artificial (IA), incluindo aprendizado por reforço, buscas cegas e heurísticas, para controlar a trajetória no ambiente. A pesquisa analisou e comparou os resultados obtidos por meio desses métodos, além de considerar estratégias de busca para gerar trajetórias entre pontos de origem e destino, levando em consideração também fatores de interesse e gestão do espaço. Os resultados foram avaliados e comparados entre os modelos por meio de experimentos de percurso, nos quais comparamos os mesmos pontos de origem e destino para os algoritmos, demonstrando as trajetórias no mapa do ambiente. Também realizamos um experimento em lote, gerando origens e destinos aleatórios e usando cada combinação para determinar qual algoritmo percorreu a menor distância. Em conclusão, este projeto demonstrou a eficácia do modelo proposto para melhorar a navegação em ambientes indoor com limitações de sinal de GPS. Os resultados dos experimentos indicaram que a abordagem de Inteligência Artificial mostrou-se promissora na resolução dos desafios associados à navegação interna. |
Keywords: | Inteligência artificial Navegação indoor Aprendizado por reforço Enviesamento de informações Algoritmos de busca |
Language: | por |
Institution: | Universidade Federal de Sergipe - Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa |
License: | Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
URI: | https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/19124 |
Appears in Collections: | 33° Encontro de Iniciação Científica da UFS Relatórios de Iniciação Científica |
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