Sistema de localização de um veículo autónomo terrestre

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores.

GuideMe: service for consulting, publication and recommendation of touristic locations

Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Sistema de treino para ciclistas

No trabalho é desenvolvido um sistema de treino para ciclistas. O sistema de treino é constituído por uma bicicleta de ―Spinning‖, um travão accionado electricamente, e por um sensor de velocidade, utilizado para medir a velocidade de rotação da roda de inércia. Nos primeiros capítulos encontra-se o estudo dos vários conceitos que envolvem o sistema de treino. É realizado um estudo sobre as principais forças que actuam numa bicicleta. Outro conceito estudado é o filtro Kalman (FK). Este será importante para o controlo do sistema de treino. O modelo do sistema de treino está dividido em duas partes. A primeira corresponde ao sistema mecânico, e a segunda o sistema de controlo e actuação. Este é constituído por um sensor de velocidade, uma unidade de estimação e o sistema de actuação do travão da bicicleta. A unidade de estimação é composta por conjunto de filtros de Kalman que estima a velocidade, a aceleração e a posição necessárias ao cálculo da força resistente ao movimento do conjunto ciclista bicicleta. Os resultados da simulação do sistema mostram que o sistema de treino modelado apresenta um desempenho bastante razoável. A estimação efectuada pelos filtros dos valores da velocidade, da aceleração e da posição do ciclista, permite a unidade de controlo do sistema calcular o valor da força resistente ao movimento.

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].

Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas

A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

Coordenação de veículo de inspecção subaquática com veículo de superfície autónomo

O LSA/ISEP(Laboratório de sistemas Autónomos do Instituto Superior de Engenharia do Porto) tem vindo nos últimos anos a desenvolver sistemas robóticos inovadores para operação em ambiente marinho sendo o veículo de superfície autónomo ROAZ II um exemplo de renome internacional. Neste contexto, e tendo em vista a satisfação dos requisitos parciais conducentes à obtenção do grau de Mestre em Eng. Electrotécnica e de Computadores - Ramo de Sistemas Autónomos do ISEP, o presente trabalho visou a integração de um robô submarino operado remotamente (ROV) com o robô de superfície ROAZ II. Esta solução inovadora de operação coordenada e integrada de um ASV/ROV permite dotar o ASV de mobilidade e visão subaquática. Após a caracterização e análise de requisitos de diversos cenários operacionais foi apresentada uma arquitectura de controlo coordenado dos dois veículos baseada em manobras de controlo descritas por autómatos híbridos. Os dois veículos foram modelados e as manobras coordenadas projectadas foram validadas com um simulador em ambiente Matlab/Simulink. Foi desenvolvido um sistema de localização relativa do ROV através da fusão sensorial de um sistema INS com um sistema acústico USBL utilizando um filtro EKF. O veículo ROV (VideoRay) do LSA foi instrumentado com os sensores necessários e efectuada a integração de hardware e software com o ASV ROAZ II permitindo a operação remota. Foi realizada uma missão demonstrativa de inspecção de pilares subaquáticos em cenário real com a operação conjunta dos dois robôs.

Sistema de recomendação e personalização de televisão

Com a expansão da Televisão Digital e a convergência entre os meios de difusão convencionais e a televisão sobre IP, o número de canais disponíveis tem aumentado de forma gradual colocando o espectador numa situação de difícil escolha quanto ao programa a visionar. Sobrecarregados com uma grande quantidade de programas e informação associada, muitos espectadores desistem sistematicamente de ver um programa e tendem a efectuar zapping entre diversos canais ou a assistir sempre aos mesmos programas ou canais. Diante deste problema de sobrecarga de informação, os sistemas de recomendação apresentam-se como uma solução. Nesta tese pretende estudar-se algumas das soluções existentes dos sistemas de recomendação de televisão e desenvolver uma aplicação que permita a recomendação de um conjunto de programas que representem potencial interesse ao espectador. São abordados os principais conceitos da área dos algoritmos de recomendação e apresentados alguns dos sistemas de recomendação de programas de televisão desenvolvidos até à data. Para realizar as recomendações foram desenvolvidos dois algoritmos baseados respectivamente em técnicas de filtragem colaborativa e de filtragem de conteúdo. Estes algoritmos permitem através do cálculo da similaridade entre itens ou utilizadores realizar a predição da classificação que um utilizador atribuiria a um determinado item (programa de televisão, filme, etc.). Desta forma é possível avaliar o nível de potencial interesse que o utilizador terá em relação ao respectivo item. Os conjuntos de dados que descrevem as características dos programas (título, género, actores, etc.) são armazenados de acordo com a norma TV-Anytime. Esta norma de descrição de conteúdo multimédia apresenta a vantagem de ser especificamente vocacionada para conteúdo audiovisual e está disponível livremente. O conjunto de recomendações obtidas é apresentado ao utilizador através da interacção com uma aplicação Web que permite a integração de todos os componentes do sistema. Para validação do trabalho foi considerado um dataset de teste designado de htrec2011-movielens-2k e cujo conteúdo corresponde a um conjunto de filmes classificados por diversos utilizadores num ambiente real. Este conjunto de filmes possui, para além da classificações atribuídas pelos utilizadores, um conjunto de dados que descrevem o género, directores, realizadores e país de origem. Para validação final do trabalho foram realizados diversos testes dos quais o mais relevante correspondeu à avaliação da distância entre predições e valores reais e cujo objectivo é classificar a capacidade dos algoritmos desenvolvidos preverem com precisão as classificações que os utilizadores atribuiriam aos itens analisados.

A SON Enhanced Algorithm for Observed Time Differences Based Geolocation in Real 3G Networks

Conferência - 16th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC)- Jun 24-27, 2013

Acompanhamento da reabilitação estrutural da ETA de Morgavel

Relatório de Estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Análise e implementação de filtros e controladores num sistema de processamento digital de sinal

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Use of negative information in positioning and tracking algorithms

To avoid additional hardware deployment, indoor localization systems have to be designed in such a way that they rely on existing infrastructure only. Besides the processing of measurements between nodes, localization procedure can include the information of all available environment information. In order to enhance the performance of Wi-Fi based localization systems, the innovative solution presented in this paper considers also the negative information. An indoor tracking method inspired by Kalman filtering is also proposed.

Ciência académica e saber do professor: representações de ciência e do seu ensino na educação geográfica

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento

Um enquadramento para a catalogação automática de dados

Nesta dissertação faz-se a apresentação dos trabalhos elaborados conducentes à realização de provas na Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia no ramo de Engenharia Electrotécnica, na especialidade de Sistemas de Informação Industriais, para obtenção do grau de Doutor. A tese defendida consiste na proposta de um enquadramento global de suporte ao processo de recolha e catalogação dos dados disponibilizados na Web por forma a permitir uma maior eficácia e melhor desempenho na sua exploração. O enquadramento global assenta nos seguintes pilares: i) uma metodologia geral; ii) uma arquitectura de referência; iii) uma metodologia específica de suporte à derivação de sistemas particulares e; iv) a operacionalização da arquitectura de referência. A metodologia geral está centrada no utilizador tendo por objectivo simplificar a recolha e catalogação dos dados electrónicos e viabilizando a personalização da Web pela construção de catálogos dinâmicos. A arquitectura de referência recorre à utilização de catálogos dinâmicos, sistemas de multiagentes inteligentes, ontologias e métodos de aprendizagem em texto, por contraste com os métodos habitualmente utilizados nos portais de recolha de dados. A metodologia específica de suporte à derivação de sistemas particulares possibilita uma aproximação sistemática à instalação da arquitectura, propondo um conjunto de passos que permitem capturar e configurar as necessidades do utilizador. Finalmente, a operacionalização da arquitectura de referência origina a construção de um protótipo composto por dois sistemas-base: o Sistema de Catalogação e o Sistema Interactivo de Apoio à Derivação de Sistemas Particulares. O Sistema de Catalogação é o sistema que permite o armazenamento e a consulta dos dados recolhidos através das pesquisas previamente efectuadas. O Sistema de Apoio à Derivação de Sistemas Particulares, permite a personalização do Sistema de Catalogação, pela definição de regras e SAD específicos, dedicados a cada caso concreto. Sumariamente, os obstáculos mais relevantes, abordados no decurso dos trabalhos, foram: • a coexistência de diversos formatos de dados na Web; • a capacidade de processamento dos dados, desde a filtragem de documentos tendo por base a sua relevância, passando pela identificação dos conceitos e sua posterior classificação; • a formalização do conhecimento com vista à adopção de uma terminologia comum; • a natureza do problema distribuído, complexo, descentralizado e com reduzida estruturação. Este documento está organizado em diversos capítulos e cada capítulo está dividido em várias secções. O primeiro capítulo apresenta a inovação e os objectivos genéricos do enquadramento global. O segundo capítulo descreve o estado da arte de um conjunto de assuntos essenciais para o desenrolar dos trabalhos. O terceiro capítulo apresenta, em detalhe, o enquadramento global e a arquitectura proposta. O quarto capítulo descreve a metodologia de derivação de sistemas particulares. O quinto capítulo apresenta o estudo de caso e os resultados obtidos que visam validar a tese defendida. Finalmente, o último capítulo apresenta as conclusões e trabalhos futuros.

Entity localization and tracking: a sensor fusion-based mechanism in WSNs

Knowing exactly where a mobile entity is and monitoring its trajectory in real-time has recently attracted a lot of interests from both academia and industrial communities, due to the large number of applications it enables, nevertheless, it is nowadays one of the most challenging problems from scientific and technological standpoints. In this work we propose a tracking system based on the fusion of position estimations provided by different sources, that are combined together to get a final estimation that aims at providing improved accuracy with respect to those generated by each system individually. In particular, exploiting the availability of a Wireless Sensor Network as an infrastructure, a mobile entity equipped with an inertial system first gets the position estimation using both a Kalman Filter and a fully distributed positioning algorithm (the Enhanced Steepest Descent, we recently proposed), then combines the results using the Simple Convex Combination algorithm. Simulation results clearly show good performance in terms of the final accuracy achieved. Finally, the proposed technique is validated against real data taken from an inertial sensor provided by THALES ITALIA.