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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Sistemas de Computação
 
Disciplina: SSC0715 - Sensores Inteligentes
Intelligent Sensors

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 3
Carga Horária Total: 120 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2019 Desativação:

Objetivos
Capacitar os alunos a lidar com a integração de conceitos teórico-práticos para a utilização de sensores e atuadores aplicados à robótica. Serão abordadas técnicas de fusão de sensores, extração de características, filtragem e classificação de dados e técnicas de tomada de decisão.
 
Allow students to integrate theoretical and practical aspects related to the use of sensors and actuators mainly applied to robotics. It will be presented sensor fusion, features extraction, filtering and data classification techniques, allowing decision making based on sensor data analysis.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
1402765 - Márcio Eduardo Delamaro
 
Programa Resumido
Estudo e implementação de modelos de sensores e atuadores inteligentes e suas aplicações na robótica. Implementação de algoritmos de estimação, classificação e filtragem de dados. Sistemas híbridos para processamento de dados dos sensores. Aplicação de técnicas de tomada de decisão em função de dados obtidos de sensores. Explicitar o desenvolvimento de projetos de laboratórios.
 
Present concepts and practical aspects related to the implementation of intelligent sensors and actuators systems, as well as, demonstrate its applications into robotic tasks. Introduce examples of algorithms implementation for data acquisition, estimation, filtering and classification. Provide an overview about Hybrid Systems used for sensor data processing. Demonstrate practical applications of decision making systems based on estimated/processed sensor data. Present a practical approach based on hardware and software computer laboratory classes.
 
 
Programa
Estudo e implementação de modelos de sensores e atuadores inteligentes e suas aplicações na robótica. Implementação de algoritmos de estimação, classificação e filtragem de dados. Sistemas híbridos para processamento de dados dos sensores. Aplicação de técnicas de tomada de decisão em função de dados obtidos de sensores. Explicitar o desenvolvimento de projetos de laboratórios.
 
Concepts and practical implementation of intelligent sensors and actuators systems. Applications of intelligent sensors into robotic tasks. Implementation of algorithms for data acquisition, estimation, filtering and classification. Hybrid systems used for processing sensor data. Practical application of decision making systems based on estimated/processed sensor data. Practical activities using sensors/actuators hardware and software into computer laboratory classes.
 
 
Avaliação
     
Método
Trabalhos práticos em laboratório e extra-classe.
Critério
A nota final será calculada com base na média ponderada dos trabalhos práticos realizados em laboratório e extra-classe.
Norma de Recuperação
A nota final será calculada com base na média ponderada dos trabalhos práticos realizados em laboratório e extra-classe.
 
Bibliografia
     
·	Livro Texto: 
- SEBASTIAN THRUN, WOLFRAM BURGARD Probabilistic Robotics , Dieter Fox, MIT Press, 2005.
· Bibliografia Complementar:
- Autonomous Mobile Robots (Control Engineering). CRC Press. (May 4, 2006).
- Intelligent Mobile Robot Navigation. Springer-Verlag. Primeira Edição 2005.
- ROLAND SIEGWART, ILLAH R. NOURBAKHSH Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, 2004.
 

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