Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5627
Tipo de Documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Computação em alta performance para veículo autônomo
Autor: Fuziy, Antonio Vieira
Ortiz Neto, Edgard
Yamashiro, Eiki Luis
Souza, Lucca Nazari da Silva e
Banca examinadora: Tavares, Tiago Fernando
Silva, Tiago Sanches da
Orientador: Miranda, Fábio Roberto de
Nível da titulação acadêmica: Graduação
Data da publicação: 2022
Resumo no idioma original: O projeto tem como objetivo desenvolver um ‘Minimum Viable Product’ (MVP) de um robô autônomo capaz de seguir trilhas e caminhos de trânsito entendendo a sinalização brasileira e integrando tecnologias da Nvidia, cliente do projeto. O desenvolvimento e disponibilidade de hardwares heterogêneos evolui em paralelo com com um tema em alta na última década: direção de veículos autônomos [1]. Para permitir a prototipação de soluções com GPU para veículos autônomos a Nvidia criou o JetBot [2], um Kit de Desenvolvimento de robôs móveis, com uma plataforma bem estruturada e documentada baseada no hardware da Jetson Nano. Este projeto, desenvolvido pela parceria entre Insper e a Nvidia, integra os softwares e hardwares da empresa, com modelos de Inteligência Artificial, Redes Neurais Convolucionais e Visão Computacional, para a total autonomia da locomoção do JetBot com uma base de fácil adaptação para a legislação e sinalização de trânsito brasileiras. Os objetivos do projeto são utilizar de forma eficiente os recursos e softwares da Nvidia na programação de um veículo autônomo que funcionará em ambiente prototipado em laboratório e gerar documentação de boa qualidade.
Palavras-chave no idioma original: Visão Computacional
Redes Neurais com Aprendizagem Profunda
Transfer Learning
Direção Autônoma
Nvidia Jetson Nano
Hardwares Heterogêneos
Resumo em inglês: The project aims to develop a 'Minimum Viable Product' (MVP) of an autonomous robot capable of following trails and traffic paths, understanding Brazilian signaling. The development and availability of heterogeneous hardware evolves in constant harmony with a hot topic in the last decade: self-driving autonomous vehicles [1]. To enable the prototyping of GPU solutions for autonomous vehicles, Nvidia created JetBot [2], a Mobile Robot Development Kit, with a well-structured and documented platform based on Jetson Nano hardware. This project was developed by the partnership between Insper and Nvidia and integrates the company's software and hardware, with models of Artificial Intelligence, Neural Networks and Computer Vision, for the total autonomy of the JetBot's locomotion, producing good quality documentation and creating an infrastructure amenable to customization to the norms and rules of the Brazilian traffic legislation. The main idea of the project is to efficiently use Nvidia's resources and frameworks in the programming of an autonomous vehicle that will work in a prototype environment in the laboratory and generate good quality documentation.
Keywords (termos em inglês): Computer Vision
Transfer Learning
Nvidia Jetson Nano
Deep Neural Networks
Autonomous Driving
Heterogeneous Hardware
Idioma principal: Português
Area do CNPq: Engenharias
Licença de uso: TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM
Notas: Projeto realizado para empresa Nvidia - Mentor na Empresa: Marcel Saraiva
Aparece nas coleções:Graduações em Engenharias

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