Maxwell Para Simples Indexação

Título
[pt] APLICAÇÃO DO ALGORITMO NEURO EVOLUTIVO NEAT PARA DIREÇÃO AUTÔNOMA

Título
[en] APPLICATION OF THE NEUROEVOLUTIONARY ALGORITHM NEAT FOR AUTONOMOUS DRIVING

Autor
[pt] FELIPE VIEIRA FERREIRA

Vocabulário
[pt] REDE NEURAL

Vocabulário
[pt] NEAT

Vocabulário
[pt] VEICULO AUTONOMO

Vocabulário
[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Vocabulário
[pt] SIMULADOR

Vocabulário
[pt] ALGORITMO GENETICO

Vocabulário
[en] NEURAL NETWORKS

Vocabulário
[en] NEAT

Vocabulário
[en] AUTONOMOUS VEHICLE

Vocabulário
[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Vocabulário
[en] SIMULATOR

Vocabulário
[en] GENETIC ALGORITHM

Resumo
[pt] Este trabalho investiga a aplicação do algoritmo NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) no controle de direção autônoma em um ambiente simulado com Pygame. O veículo virtual utiliza sensores de distância para perceber o ambiente e aprende a navegar sem dados prévios de condutores humanos. O algoritmo NEAT evolui a topologia e os pesos das redes neurais ao longo das gerações. Os testes foram realizados em pistas com diferentes níveis de dificuldade e obstáculos. Os resultados mostram que a IA desenvolve estratégias eficazes de navegação. O NEAT se mostra uma abordagem promissora para controle autônomo sem aprendizado supervisionado.

Resumo
[en] This work explores the use of the NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) algorithm to train artificial neural networks for autonomous driving in a simulated environment built with Pygame. The virtual vehicle perceives its surroundings through distance sensors and learns to navigate without prior human data. The NEAT algorithm evolves both the structure and weights of the networks through generations. The simulation tests include varying track difficulties and obstacle scenarios. Results show that the AI can learn effective navigation strategies over time. NEAT proves to be a viable approach for autonomous control where supervised data is unavailable.

Orientador(es)
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA

Catalogação
2026-01-16

Tipo
[pt] TEXTO

Formato
application/pdf

Idioma(s)
PORTUGUÊS

Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=75004@1

Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=75004@2

Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.75004


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