Fusão sensorial de um sonar e de um laser scanner utilizando redes neurais artificiais

Abstract

Essa pesquisa tem como objetivo desenvolver um sistema de fusão sensorial baseado em redes neurais artificiais. O trabalho aborda o funcionamento do sensor ultrassônico HCSR04 e do laser scanner RPLIDAR 360, além de algumas técnicas de fusão de dados como seleção ou ponderação, filtro de Kalman e árvore de decisão. No decorrer do trabalho, é definida a configuração da rede neural utilizada no treinamento, sendo esta do tipo perceptron de múltiplas camadas de estrutura feedfoward com algoritmo de treinamento do tipo backpropagation. Além disso, são apresentados os dados utilizados na realização dos treinamentos, com o intuito de a rede aprender a corrigir a média dos valores dos sensores. No final, são apresentados testes de generalização com o objetivo de validar o sistema neural de fusão de dados desenvolvido. Os resultados foram considerados satisfatórios, tendo em vista que, a técnica de fusão sensorial se mostrou mais precisa do que a média das medidas dos sensores em mais de 70% dos casos.