A Software Architecture Proposal for Autonomous Vehicles (2019)
- Authors:
- Autor USP: GOMES, IAGO PACHECO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-06012020-122648
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; ARQUITETURA DE SOFTWARE; FALHAS COMPUTACIONAIS; COMPORTAMENTO; TRANSPORTE URBANO; IMPACTOS AMBIENTAIS
- Keywords: Autonomous vehicle; Behavior planning; Descrição de mapas; Fault detection and diagnosis; Road network description; Software architecture
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Os Veículos Autônomos devem transformar o cenário do transporte urbano, aumentando sua eficiência, tornando-o mais acessível e seguro, diminuindo o impacto ambiental, entre outros benefícios. Para tanto, eles são compostos por um conjunto de dispositivos físicos e algoritmos, que os permitem compreender o ambiente externo, seu próprio estado e interagir com outros agentes do trânsito. Por sua vez, estes componentes precisam colaborar uns com os outros para garantir o pleno funcionamento do veículo, o que faz com que o seu desenho arquitetural seja uma etapa imprescindível para o projeto e desenvolvimento. A arquitetura de software apresenta a estrutura e organização dos componentes, possibilitando que avaliações e decisões sejam tomadas antes da implementação. Outro aspecto importante, é que tais sistemas estão sujeitos a falhas que podem afetar todo o desempenho do veículo, por conta disso, é essencial detectar e diagnosticá-las. Desta forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma nova arquitetura para o CaRINA 2, o veículo autônomo da Universidade de São Paulo, agregando novas funcionalidades desenvolvidas no grupo de pesquisa e atentando-se principalmente para os requisitos de segurança do sistema, que consiste em detectar e diagnosticar as falhas. Além disso, uma nova estrutura de mapa e um novo método para desenvolvimento dos comportamentos e manobras foram incluídos à arquitetura.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 04.10.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
GOMES, Iago Pacheco. A Software Architecture Proposal for Autonomous Vehicles. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-122648/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Gomes, I. P. (2019). A Software Architecture Proposal for Autonomous Vehicles (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-122648/ -
NLM
Gomes IP. A Software Architecture Proposal for Autonomous Vehicles [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-122648/ -
Vancouver
Gomes IP. A Software Architecture Proposal for Autonomous Vehicles [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-122648/ - Driving style recognition using interval type-2 fuzzy inference system and multiple experts decision-making
- A health monitoring system with hybrid bayesian network for autonomous vehicle
- Late-fusion multimodal human detection based on RGB and thermal images for robotic perception
- Scheduling system for sultiple self-driving cars using k-means and bio-inspired optimization algorithms
- Health monitoring system for autonomous vehicles using dynamic bayesian networks for diagnosis and prognosis
- Interaction-aware maneuver intention prediction using gated mixture-of-experts attention mechanism
- Interaction-aware maneuver prediction for autonomous vehicles using interaction graphs
- Route scheduling system for multiple self-driving cars using K-means and bio-inspired algorithms
- Advanced Driver Assistance System based on NeuroFSM applied in the detection of autonomous human faults and support to semi-autonomous control for robotic vehicles
- End-to-End deep learning applied in autonomous navigation using multi-cameras system with RGB and depth images
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-06012020-122648 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas