UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Teses
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Tipo: Tese
Título: Aprendizado supervisionado de sistemas de inferência fuzzy aplicados em veículos inteligentes.
Autor(es): VERMAAS, Luiz Lenarth Gabriel
Abstract: Esta tese trata do desenvolvimento de um algoritmo para aprendizado supervisionado capaz de extrair conhecimentos provenientes de tarefas de manobras veiculares realizadas por um motorista humano. Como o objetivo final e determinar o conhecimento do motorista de forma compreensível, este será representado por Sistema de Inferência Fuzzy (FIS) baseado no modelo Mamdani, por representar o problema de forma simples por meio da linguagem natural humana. O desenvolvimento de tal sistema e, na verdade, um problema de otimização inteira mista, onde se deseja mapear o relacionamento entre as entradas provenientes do sistema de aquisição de dados do veículo com as respostas fornecidas por um humano. A geração deste Sistema Fuzzy implica na geração de uma estrutura de regras fuzzy e funções de pertinência que representem adequadamente o conjunto de exemplos de treinamento. Assim, o problema e dividido em duas partes: uma responsável pelo aprendizado das regras e a outra responsável pela otimização das funções de pertinência. A implementação do algoritmo para solucionar este problema, aplica os conceitos de Sistema Imunológico Artificial baseado em Gradiente (GbAIS) com duas populações distintas de anticorpos: uma para aprendizagem da estrutura de regras e outra para otimização das funções de pertinência. Por meio do processo de coevolução das duas populações e possível: trocar informações entre elas, uma vez que as mesmas são interdependentes; evitar o surgimento de ótimos locais; e aumentar o fitness do sistema gerado. Para validar esta proposta, o FIS gerado e utilizado em uma aplicação de veículos inteligentes. O algoritmo foi testado inicialmente em um ambiente de simulação 3D e posteriormente em um veículo de passeio real. Os resultados obtidos para o problema de estacionamento em vaga paralela e navegação em um circuito com waypoints comprovaram a eficácia do algoritmo proposto. As principais contribuições desta tese são: 1) a utilização de técnicas de aprendizado supervisionado para geração automática de sistemas de controle de alto nível em veículos inteligentes, por ser um tema pouco pesquisado neste tipo de aplicação; 2) a proposta da Tabela de Regras Potencias (TRP) para pré-seleção de regras candidatas, conduzindo a redução do espaço de busca; e 3) a aplicação de CGbAIS, uma nova técnica baseada em população.
Citação: VERMAAS, Luiz Lenarth Gabriel. Aprendizado supervisionado de sistemas de inferência fuzzy aplicados em veículos inteligentes. 2010.117 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2010.
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1335
Data do documento: 2010
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