Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Resultados da Pesquisa
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 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.Trabalho de Conclusão de Curso Uso de IA para sistema de orientação e guiagem para pouso de sistemas autônomos de um VANT(2024) Ogawa, Alessandra Yumi Carvalho; Zamberlan, Enzo Dadier Lacks; Oliveira, Mateus Ruggero de; Gallo, ViniciusEste projeto visa o desenvolvimento de um sistema de guiagem autônomo para pouso de um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) cargueiro, utilizando inteligência artificial e visão computacional. O software Unreal Engine 5 será empregado como ambiente de simulação e desenvolvimento, permitindo tanto o treinamento quanto a visualização dos resultados do algoritmo criado. A metodologia ágil Scrum foi adotada para definir entregáveis periódicos, enquanto a abordagem V&V (Verificação e Validação) é utilizada para organizar as etapas e assegurar a conformidade com os requisitos. Atualmente, o projeto encontra-se na fase de definição e validação de requisitos, caminhando para a etapa de Test Readiness Review (TRR). Ao final do desenvolvimento, o algoritmo de inteligência artificial, criado a partir da YOLOv3, foi capaz de identificar áreas possíveis para pouso levando em conta diversos requisitos com ótima precisão. Além disso, as rotinas de waypoints, fail-safe, detecção de obstáculos e movimentação para locais alternativos de pouso, simula adequadamente condições reais propostas.Trabalho de Conclusão de Curso Desenvolvimento de Software de Simulação de Engenharia Aeronáutica(2024) Brito, André Felipe Bulcão; Camargo, Luca Oshiro; Lewi, Natan Kron Goldenberg; Morales, Vinícius MatheusEste projeto tem como objetivo desenvolver uma base sólida para um software de simulação de engenharia aeronáutica, voltado para os projetos da Akaer, uma fornecedora de partes e componentes para a indústria aeroespacial que atua no desenvolvimento desde fuselagens de aeronaves até lançadores de satélites. O software será capaz de simular sistemas com seis graus de liberdade, incluindo a resolução de equações diferenciais para casos longitudinais e laterodirecionais nas asas, levando em consideração a influência dos controles de voo. Além disso, um módulo de simulação atmosférica será implementado, seguindo o padrão International Standard Atmosphere (ISA), permitindo uma análise precisa das condições de voo. O projeto será dividido em dois grandes escopos, sendo um grupo dedicado ao desenvolvimento e compreensão da física da engenharia aeronáutica e o outro grupo ao desenvolvimento do software. A metodologia ágil Cascata será adotada para estruturar o processo de desenvolvimento, o software JSBSim, será usado como ferramenta para validação dos resultados, em conformidade com os padrões oficiais da National Aeronautics and Space Administration (NASA) para este tipo de software. Ferramentas como Work Breakdown Structure (WBS) e diagrama de Gantt atuarão na organização do cronograma geral do projeto, garantindo uma clara definição do problema, escopo e metas, além de validação contínua com stakeholders. O resultado esperado é a criação de um software em Python que não só resolva equações complexas de forças e momentos nas asas, mas que também simule com precisão as condições atmosféricas durante o voo, contribuindo significativamente para as atividades de design, análise e otimização de componentes e sistemas aeroespaciais, bem como para a segurança e eficiência no desenvolvimento de novas aeronaves.Trabalho de Conclusão de Curso Conceitualização de uma linha de desmontagem de cartuchos de tinta de impressora para circularidade(2024) Nascimento, Lívia Brigido do; Silva, Lorena Barbosa Antunes da; Azeredo, Rodrigo de LimaDiante da transição para um modelo de negócios mais sustentável e circular nos processos industriais, o presente projeto, desenvolvido no contexto do ecossistema da Hewlett-Packard (HP), tem como objetivo propor soluções para a automação do processo de desmontagem de cartuchos de tinta usados, permitindo a descaracterização dos materiais para reinserção dos polímeros na produção de novos cartuchos e destinação dos materiais não poliméricos a outras empresas para reaproveitamento. Foi utilizada a metodologia de Processo de Desenvolvimento de Produto (PDP), com entregas de projeto conceitual e preliminar, incluindo testes preliminares de diferentes princípios de solução para a remoção de componentes. A validação desses testes forneceu subsídios para a elaboração de um plano de implementação, incluindo modelagens visuais, especificação de equipamentos e a criação de setups de testes ajustados à variante da linha escolhida, fornecendo uma base estruturada para futuras aplicações industriais.Trabalho de Conclusão de Curso Análise de Dados para Apoiar a Tomada de Decisão na Gestão de Ativos de Energia Alupar(2024) Cunha, Enzo Stefani Vita; Blasbalg, Felipe; Afrange, JerônimoEste projeto consiste em colaborar no apoio à tomada de decisões dos operadores dos ativos de energia da Alupar. O objetivo é desenvolver uma ferramenta que possa captar dados e transformá-los em informações úteis, destacando novas características do processo ou problema em estudo. Para o desafio da ferramenta do projeto, foi escolhida a análise da incidência de falhas para manutenção preditiva nas bombas hidráulicas de drenagem da Usina Hidrelétrica (UHE) de São José – RS. Dados como o nível de água e o histórico de operação das bombas foram coletados para criar gráficos, permitir a identificação de tendências e prever a necessidade de manutenção, enquanto as bombas ainda estão em funcionamento. Com a limpeza e análise dos dados recebidos, foi possível criar um modelo de predição de falhas com base em métodos de Machine Learning. Por fim, para garantir a organização do grupo e alinhamento com a Alupar, utilizou-se o método de desenvolvimento Cascata durante a construção da ferramenta, que segue uma abordagem estruturada e linear.