Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Resultados da Pesquisa
Trabalho de Conclusão de Curso Desenvolvimento de Navegação Autônoma para VANT Utilizando Técnicas de Aprendizado por Reforço(2025) Gera, Henrique Turco; Freitas, Leonardo Sterman; Quinze, Luigi Orlandi; Souza, Victoria Leal Garcia deEste projeto visa desenvolver, em simulação, um sistema de navegação para um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) de asa fixa utilizando aprendizado por reforço. (Reinforcement Learning). O ambiente de treinamento foi implementado diretamente sobre a modelagem mecânica do VANT (Aerosonde), no referencial NED (North-East-Down), garantindo que a dinâmica (atuadores, restrições e equações de movimento) utilizada pelo VANT reflita seu comportamento físico. O veículo emprega Proximal Policy Optimization (PPO), adequado a espaços de ação contínuos (complexos) e estáveis para controle fino, aprendendo a minimizar distância ao alvo (waypoint), alinhar direção e respeitar os limites operacionais. Em paralelo, a modelagem mecânica foi consolidada (MATLAB) para validação e análise, enquanto o ambiente em Python (compatível com a biblioteca Gymnasium) integra o mesmo conjunto de equações ao loop de interação do aprendizado por reforço. Essa integração do modelo mecânico com o ambiente de Reinforcement Learning assegura consistência entre simulação física e aprendizado, favorecendo a transferência de resultados e a avaliação comparativa de algoritmos.Trabalho de Conclusão de Curso Um framework para avaliação de Vision Language Models(2025) Silva, Ellen Coutinho Lião da; Mayor, Henrique Scofield Sotto; Rodrigues, Luis Antonio Santana; Furukawa, Rodrigo EijiEste projeto tem como objetivo desenvolver um sistema eficaz e modular para avaliar o desempenho de Modelos Multimodais de Linguagem e Visão (Vision Language Models – VLMs) em diferentes cenários de interpretação de vídeos. Para isso, foi construído um framework em Python capaz de integrar datasets de vídeo, acionar distintos VLMs e avaliar seu desempenho por meio de métricas padronizadas. A estratégia de desenvolvimento adotada prioriza o uso de modelos pré-treinados e disponíveis em bibliotecas open-source, sem etapas de treinamento adicional. Os resultados obtidos incluem a avaliação da precisão, limitações e capacidades dos VLMs em tarefas de Video Question Answering, além da disponibilidade de uma base escalável para experimentos futuros. O framework inclui também ferramentas complementares, como um dashboard para análise visual dos resultados e uma interface web destinada a simplificar a geração de componentes do framework. Como estudo de caso inicial, para ilustrar a efetividade do uso do framework, utilizou-se o dataset SUTD-TrafficQA, composto por vídeos de acidentes de trânsito associados a questões de múltipla escolha, permitindo a execução de testes controlados e comparações quantitativas entre modelos. Além disso, foram conduzidos experimentos em um cenário alternativo (dataset ActivityNet), demonstrando a capacidade do framework em se adaptar a domínios distintos maximizando o reaproveitamento de código.Trabalho de Conclusão de Curso Automação de bancada de teste para sensores de fluxo implementados em cultivadoras(2025) Giuliani, Augusto; Olivares, Bruno; Michaan, Ralph; Bonfim, TainaA aplicação de inoculantes no processo de plantio é realizada por meio de um tubo com um bico de dimensões muito reduzidas, o qual pode ser facilmente obstruído devido às condições encontradas no campo. Diante disso, a empresa parceira está desenvolvendo um sensor de fluxo com a finalidade de identificar possíveis obstruções e, durante o desenvolvimento desse sensor, é crucial a execução de diversas rotinas de testes. Para tal, foi montada uma bancada de testes, operando de forma inteiramente manual, o que resulta em um aumento no tempo necessário para a execução dos testes, além de comprometer a rastreabilidade e a repetibilidade deles. Foi proposta, portanto, uma automação da referida bancada, assim como uma revisão elétrica e hidráulica, visando a realização de dois testes distintos: o primeiro, variando o fluxo e avaliando se o sensor responde adequadamente às mudanças; o segundo, simulando o bloqueio por meio de uma válvula solenoide. O projeto conceitual foi elaborado com base no método Pahl & Beitz, enquanto a gestão do projeto seguiu algumas ferramentas do guia de boas práticas PMBOK. A automação foi implementada utilizando um CLP S7-1200 da Siemens, programado na linguagem Ladder (LD). A Interface Homem-Máquina (IHM), que permite a seleção dos parâmetros de teste pelo operador, foi implementada através do LabVIEW, e estabelecendo comunicação com o CLP via ModBus TCP/IP. Além disso, foi concebido um circuito elétrico para essa nova arquitetura. Ademais, o sistema hidráulico foi devidamente ajustado para a instalação dos sensores de referência, e da válvula proporcional utilizada para controlar a malha de controle fechada. Assim, concluiu-se a automação da bancada, melhorando a rastreabilidade e repetibilidade dos testes, e diminuindo o tempo gasto pelo operador na execução deles.Trabalho de Conclusão de Curso Implementação de Navegação Autônoma em Veículo Terrestre: Aprimoramento e Testes(2025) Meinberg, Bruna Lima; Pinheiro, Guilherme Garrido Klingelfus; Barros, Matheus Ribeiro; Paolino, Rafael PachecoEste projeto tem como objetivo aprimorar o sistema de navegação autônoma de um robô de monitoramento de silvicultura e pomares, desenvolvido na iteração anterior deste Capstone. O foco desta fase será a otimização tanto da estrutura mecânica quanto do software do robô, buscando melhorar sua eficiência, precisão e adaptabilidade ao ambiente de operação. Para isso, serão analisadas e implementadas melhorias físicas do robô, como o sistema de locomotão e sensores, além de refinamentos nos algoritmos de navegação e tomada de decisão. A escolha das soluções será guiada por estudos comparativos de diferentes abordagens, garantindo que as melhorias atendam aos requisitos do projeto e contribuam para a automação eficaz do monitoramento agrícola.Trabalho de Conclusão de Curso Supermarket Cart Tracking System(2025) Leventhal, Ariel; Tamm, Arthur; Trintim, Felipe; Hun, PedroThis paper presents the development of a real-time location system designed for supermarket shopping carts, aiming to enhance operational efficiency and customer experience. The system leverages Ultra-Wideband (UWB) technology to achieve sub-meter precision in indoor tracking, integrating seamlessly with existing smart cart hardware that includes cameras and an NVIDIA Jetson Orin. By accurately mapping cart positions, the system addresses key challenges such as cart theft prevention, dynamic product placement optimization, and potential for personalized product recommendations. The results indicate that UWB technology provides a robust and scalable solution for indoor cart tracking, improving both supermarket management and shopping convenience.Trabalho de Conclusão de Curso Solução Full-Stack de machine learning para Visão Computacional em Ambientes Industriais: Classificação, Versionamento e Treinamento Local de Modelos(2025) Machado, Diego Baptista Daurea; Celestino, Douglas Pablo Braçal; Silva, Gustavo Mendes da; Rizzo, Pedro Ivo deEste projeto dedica-se a estabelecer uma solução full-stack de machine learning para algoritmos de visão computacional, com versionamento, reclassificação e retreinamento de modelos, operando integralmente via Intranet para facilitar seu uso em plantas industriais. Tal abordagem visa atender qualquer processo, permitindo ao usuário realizar o upload de mídias, escolher as Labels que deseja classificar e anotar manualmente bounding boxes para rotulagem supervisionada e depois treinamento e retreinamento de modelos de visão computacional com as mídias rotuladas. Para isso, empregou-se Python e o modelo de detecção de objetos YOLO, associadas a um fluxo de versionamento (DVC/Git) que permite realimentar o modelo conforme surgem correções manuais de classificação. O frontend foi desenvolvido utilizando Next.js e Node.js, proporcionando uma interface interativa e eficiente para interação com os modelos. Além disso, toda a arquitetura foi dockerizada utilizando Docker, garantindo portabilidade, escalabilidade e facilidade de implantação em ambientes industriais. O resultado é um sistema robusto que permite evolução dos modelos e datasets sem depender de soluções em nuvem, garantindo escalabilidade e adequação às necessidades industriais locais.Trabalho de Conclusão de Curso Utilização de compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola(2025) Zetone , Eduardo Antoniazzi; Del Manto, Enzo Martins Barroso; Rosa, Guido Lacerda Soares do Couto; Peretto, Pedro Henrique CardosoEste projeto tem como objetivo analisar a viabilidade da aplicação de materiais compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola, com foco principal em componentes estruturais. A pesquisa foi conduzida em parceria com a empresa Maxion Structural Components, que pretende iniciar nesse mercado. A partir de análises de mercado e estudos sobre materiais e processos, o projeto buscou identificar as principais empresas desse setor, quais peças elas fabricam em compósito, estimar o tamanho do mercado por meio das métricas TAM, SAM e SOM, e entender os fatores que impulsionam a substituição de materiais tradicionais por compósitos, assim como as desvantagens do uso de compósitos. Por fim, foram estudados os processos de fabricação de peças em compósito e suas características, como vantagens, limitações e parâmetros de fabricação. O estudo resultou no desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio à decisão, capaz de definir qual o melhor processo de fabricação para peças em compósitos.Trabalho de Conclusão de Curso Inteligência artificial para escalar vendas e resultados(2024) Fonteyne, Enzo; Tanaka, Livia; Costa, Lucca Hiratsuca; Lazzaron, Luiz FelipeEste artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em IA projetada para aumentar a produtividade de equipes de vendas B2B, auxiliando na criação e avaliação de propostas comerciais. A solução, desenvolvida como parte de uma colaboração entre estudantes do Insper e uma empresa de tecnologia brasileira, utiliza IA para automatizar e otimizar diversos aspectos do processo de vendas. A ferramenta proposta integra-se com apresentações já estabelecidas e utiliza modelos de IA generativa para fornecer insights e sugestões, aprimorando a estrutura, clareza e relevância das propostas comerciais. A arquitetura da ferramenta é construída usando o framework LangChain, permitindo a integração de múltiplos modelos de linguagem e a implementação de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural, incluindo RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e ReACT (Framework de Raciocínio e Ação). A eficácia da solução foi validada por meio de protótipos e entrevistas com partes interessadas, confirmando seu potencial para impactar significativamente a qualidade das propostas e os resultados de vendas.Trabalho de Conclusão de Curso PEIXE-ROBÔ: Veículo Submergível Semiautônomo (Fase 2)(2024) Melo, Lincoln Rodrigo Pereira de; Paula, Lourenço Azevedo de; Moura, Quézia Pereira da Silva; Santos, Thiago Teixeira dosA Embrapa Agricultura Digital, localizada em Campinas – SP, é um centro de pesquisa e desenvolvimento especializado no agronegócio, que busca fomentar o crescimento da piscicultura brasileira. Para isso, planeja utilizar veículos submergíveis semiautônomos. O projeto tem como objetivo aprimorar o projeto inicial de um Peixe-Robô, desenvolvido no Projeto Capstone em 2024.1, voltado para o monitoramento de tilápias. Fez-se uso da metodologia de Processo de Desenvolvimento de Produto, incluindo lista de requisitos, função global, estrutura de funções, matriz de soluções, variantes de solução, diagrama de blocos, Work Breakdown Structure e cronograma. Foi projetado uma estrutura física atualizada a fim de melhorar a vedação e manutenção do sistema. Além disso, a fim de atender o requisito de controle remoto sem fio, foram desenvolvidos subsistemas de comunicação UART entre um Arduino Nano responsável pela leitura dos sensores de qualidade da água e uma ESP acoplada a um módulo LoRa. O módulo LoRa transmite dados por ondas de rádio para um módulo LoRa externo para profundidades de até 1 m. Para alimentar o sistema, foi projetando também a alimentação por bateria interna, eliminando a necessidade de fonte de alimentação externa. Para a submersão, o robô controla a entrada e saída de água por um lastro e tem um controlador proposto por realimentação de estados utilizando um controlador de ação integral projetado por LQR juntamente com um filtro de kalman. A malha de controle é fechada por um sensor de pressão absoluta.Trabalho de Conclusão de Curso Veículo Terrestre Autônomo para Monitoramento de Talhões de Silvicultura e Plantações de Frutas(2024) Melo, Felipe Catapano Emrich; Tumang, Gabriel Brunoro Motta; Sorpreso, Luana de Matos; Katri, Rafael EliEste projeto visa desenvolver um sistema de navegação autônoma para um robô de monitoramento de silvicultura e pomares, sendo a segunda fase de um projeto contínuo que começou pela montagem física do robô pela iteração anterior deste Capstone. O projeto tem como propósito automatizar o processo de monitoramento de tais plantações, possibilitando a otimização da mão de obra humana. O programa para esta funcionalidade nova foi desenvolvido utilizando o framework ROS (Robot Operating System) 2, e mais especificamente o pacote de navegação NAV 2. Para conseguir atingir o objetivo final, foi estudado pelo grupo múltiplas soluções e algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) compatíveis com fusão de sensores de múltiplos tipos, para mapeamento multissensorial robusto em ambientes não estruturados com terreno irregular. Para achar a solução ideal para os requisitos de projeto, foi adotado a ferramenta da matriz de soluções.