Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação
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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 Dynamic Adaptation of Graphical User Interfaces in Augmented Reality Based on Environmental Factors: Enhancing User Experience and Safety(2024) Santos, André Corrêa; Barão, Pedro Bittar; Lima, Rafael Melhado AraujoAugmented Reality (AR) has been experiencing great steps in further blending real life and virtual environments, by bringing additional information and virtual controls to real world scenarios. As such, adequate and responsive positioning and integration of virtual elements are fundamental in AR to provide users a seamless experience in blending virtual elements to reality. This project aims to develop an Augmented Reality solution that makes graphical user interfaces (GUI), such as interactive panels, respond dynamically to their environment. The solution automatically adjusts the positioning and appearance of graphical interfaces based on conditions from the environment, such as changes in lighting, presence of important objects (such as warning signs), to the presence of people, and to the presence of possible safety risks to the user. To achieve this, multiple techniques in the area of computer vision have been used for identifying and classifying objects detected, while a Generative Artificial Intelligence (AI) model is used to interpret more nuanced contextual data, such as a user text input. This allows interfaces to adjust themselves to not block the vision of points of interest from the user, adjust colors and contrast for legibility and visual comfort. The development of the solution has been guided by user testing to ensure effectiveness and an intuitive experience. As of this report, a prototype has been developed that can adjust the positioning of the GUI to avoid occluding specific classes based on a text input. Additionally, it modifies the color of the GUI elements to complement the dominant colors behind GUIs in the camera image.