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Avançada


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Título: PREDIÇÃO DE MOVIMENTO PARA VEÍCULOS AUTÔNOMOS
Autor: RODRIGO MONTEIRO PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 54527
Catalogação:  02/09/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54527@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54527@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54527

Resumo:
A tarefa de previsão de movimento para veículos autônomos é complexa e relevante no mundo atual pelas aplicações que ela possui. A tarefa consiste em prever a movimentação de todos os agentes de trânsito e suas respectivas interações para baseado nisso planejar a movimentação do próprio veículo. Essa tarefa se tornou possível com o ressurgimento das redes neurais nos tempos recentes, e facilitado pelo aumento do poder computacional. Este projeto visa explorar o uso e compatibilidade de redes neurais profundas na tarefa, já que o aumento de profundidade das redes tem se demonstrado uma maneira promissora de melhorar o desempenho em outras tarefas de visão computacional.

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