Exploração e busca visual robótica em ambiente simulado

Abstract

Neste trabalho, foi concebido e simulado um agente robótico, Angela, com dois graus de liberdade, capaz de realizar busca e exploração visual num ambiente virtual. Sua arquitetura modular permite a fácil substituição e incorporação de módulos que incrementem sua funcionalidade. Na exploração, o módulo de atenção visual detecta objetos salientes e promove o aprendizado; na busca, o módulo de geração de propostas de objeto consegue sólidos resultados de detecção. O módulo de classificação, que determina se o objeto visualizado corresponde ao alvo, é composto pelo classificador oiSGNG (Online Incremental Supervised Growing Neural Gas), que foi concebido e implementado nesta dissertação. O oiSGNG resultou num artigo aceito para publicação no IJCNN 2017 (International Joint Conference on Neural Networks). O módulo de segmentação de imagem foi outra contribuição deste projeto: o StochGrow, algoritmo de segmentação de imagens baseado em crescimento de regiões, fornece uma sólida solução para o compromisso de velocidade e qualidade de segmentação em tempo real. O sistema permite ramificações futuras para atender diversos problemas de robótica.