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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.700: "Mapeamento Semântico Incremental com Aprendizagem Online e Não-supervisionada"

O aluno Ygor César Nogueira Sousa irá defender sua pesquisa no dia 20 de março, às 10h, na sala D224 Início: 20/03/2017 às 10:00 Término: 20/03/2017 às 00:00 Local: Sala D224

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.700

Aluno: Ygor César Nogueira Sousa
Orientador: Prof. Hansenclever de França Bassani
Título: Mapeamento Semântico Incremental com Aprendizagem Online e Não-supervisionada
Data: 20/03/2017
Hora/Local: 10h – Centro de Informática – Sala D224
Banca Examinadora:
Prof. Aluizio Fausto Ribeiro Araújo  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Alberto Ferreira De Souza (UFES / Laboratório de Computação de Alto Desempenho)
Prof. Hansenclever de França Bassani (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Germano Crispim Vasconcelos  (UFPE / Centro de Informática )

RESUMO:

A crescente inclusão de robôs móveis no cotidiano das pessoas, compartilhando espaço como atuantes numa gama de diferentes atividades, tem dado impulso a criação de uma série de novas tecnologias compostas. Neste contexto, aparece o Mapeamento Semântico, que tem por objetivo criar uma abstração ou representação do espaço em que um robô navega de forma a prover um meio para comum entendimento e comunicação entre estes robôs e humanos. Abstração criada em forma de mapa que agrega informações semânticas (i.e., informações que façam sentido para um ser humano em termos de comunicação) sobre o ambiente em que o robô se encontra. Desta maneira, esta dissertação introduz uma abordagem de Mapeamento Semântico incremental, com aprendizagem online e não-supervisionada, baseada em Mapas Auto-organizáveis (SOMs, do inglês Self-Organizing Maps) de topologia variante no tempo. A abordagem se divide no módulo de mapeamento, o qual cria mapas topológicos de ambientes incrementalmente, enriquecidos com objetos reconhecidos como informação semântica determinante, e no módulo de categorização de lugares, dotado de um método de aprendizagem incremental, não-supervisionado, com treinamento online, baseado em SOM. Com o intuito de avaliar da viabilidade da abordagem, a mesma foi posta a prova a partir de experimentos realizados com uma base dados reais, os quais demonstraram de forma promissora sua capacidade na aquisição de mapas topológicos enriquecidos com informações semânticas e na categorização de lugares a partir destas informações, assim como demonstraram o seu potencial de aprendizagem incremental.

Palavras-chave: Mapeamento Semântico, Mapas Auto-organizáveis, Aprendizagem de Máquina Não-supervisionada, Aprendizagem Incremental, Robótica Móvel.
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