Orientador: João Maurício Rosário

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: A modelagem de sistemas dinâmicos como auxiliar na fusão de sensores é ferramenta corrente da engenharia mecatrônica. Essa abordagem se apoia no conhecimento físico dos problemas e na capacidade de escrever relações quantitativas para eles. Por outro lado, abordagens baseadas em inteligência...

Resumo: A modelagem de sistemas dinâmicos como auxiliar na fusão de sensores é ferramenta corrente da engenharia mecatrônica. Essa abordagem se apoia no conhecimento físico dos problemas e na capacidade de escrever relações quantitativas para eles. Por outro lado, abordagens baseadas em inteligência artificial apelam para a construção de aproximações opacas de sistemas dinâmicos que contornam dificuldades de simulação de problemas com representação vaga ou matematicamente intratável. Este trabalho propõe aproveitar as vantagens dessas duas visões de forma coerente em alguns problemas de aplicação de diversas áreas. A combinação entre modelagem e inteligência artificial é usada para: 1- rastrear movimento humano a partir de sensores inerciais; 2- detectar falhas de desgaste em paineis fotovoltaicos usando imagens obtidas por câmeras de drones; 3- auxiliar na detecção de características tridimensionais de imagens em um microscópio. Os resultados apontam para uma futura organização de como utilizar essas técnicas em conjunto

Abstract: System modeling as auxiliary in sensor data fusion is a frequent tool in mechatronics. This approach relies on the physical knowledge we have of problems and skill to write down mathematical relations for them. On the other side, approaches based in artificial intelligence resort to opaque...

Abstract: System modeling as auxiliary in sensor data fusion is a frequent tool in mechatronics. This approach relies on the physical knowledge we have of problems and skill to write down mathematical relations for them. On the other side, approaches based in artificial intelligence resort to opaque approximations of dynamical systems that avoid simulation and mathematical representation difficulties. This work proposes to seize on the advantages of these two thoughts in problems stemming from diverse areas. This combination of modelling and AI is used to: 1- track human movement with inertial sensors; 2- detect faults in photovoltaic panels using images taken with drones; 3 -help to measure morphometric properties in images taken with a microscope. The results indicate a future organization in the order and ways of using these techniques combined

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