Roseli Aparecida Francelin Romero.

Este projeto visa incentivar a economia de água nos municipios da região de São Carlos-SP.
Realizado em conjunto com a Diretoria Regional de Ensino da Região de São Carlos e a EPTV, emissora associada da Rede Globo de Televisão. Direcionado para crianças da rede de ensino dos 6os. anos do Ensino Fundamental II. Nossa participação consiste no desenvolvimento de uma plataforma de software para capturar dados mensais de contas de água da família dos alunos participantes, visando detectar a classe que conseguiu uma maior economia de água num periodo de 3 meses de análise.

Descobrindo a robótica na pré-escola: crianças da creche da USP em São Carlos aprendem com robôs.
 O objetivo é introduzir conceitos de Robótica para crianças de 04 a 06 anos. Este projeto vem sendo desenvolvido na Creche da USP de São Carlos, desde o inicio de 2015. Estamos usando robôs de fácil manuseio para que as crianças possam conhecer as partes que compõem um robô, tais como, sensores, atuadores e além disso, como o modo pelo qual se estabelece interação com um robô..

Este projeto de extensão visa a organização de uma equipe de alunos para participarem de Competições Brasileiras de Robótica (CBR). Anualmente, temos participado de CBR e levado o Grupo Warthog do Campus da USP de São Carlos, para competir com os seus robôs, em diversas categorias. Temos recebido apoio tanto da Pro-Reitoria de Graduação, como da ProReitoria de Cultura e Extensão e do ICMC-USP para que aproximadamente 20 alunos possam participar dos eventos. Este projeto envolve também desenvolvimento de pesquisa e possui vários alunos de pósgraduação e graduação envolvidos.

Embora a deficiência esteja presente em 1 bilhão de indivíduos no mundo e cause uma série de dificuldades para quem convive com ela, diversos exemplos também revelam que ela não é uma barreira intransponível e que impeça o desenvolvimento potencial de uma pessoa. Além disso, o direito a pertencer ao mundo e nele se realizar plenamente em vários setores seja no aspecto pessoal ou profissional é assegurado em vários instrumentos como a Declaração Universal dos Direitos Humanos e a declaração de Salamanca a nível global e a Constituição Federal e a Lei de Cotas a nível nacional. Olhando para o Brasil, apesar dos esforços desses e outros documentos de pavimentar o caminho por onde pessoas de qualquer tipo possam trilhar ao longo da sua vida, o que os dados revelam é que pessoas com deficiência vão acumulando diversas perdas ao longo dele. Uma dessas perdas diz respeito ao nível de formação que conseguem alcançar desde as fases iniciais da formação e que se agrava com o passar dos anos, já que alguns fundamentos básicos de alfabetização que qual a maior parte das pessoas com deficiência que possuem 25 anos ou mais não completaram a educação básica, com 63 sem instrução ou com o fundamental incompleto. Essa perda compromete um importante aspecto da vida adulta que é a inserção e permanência no mundo do trabalho, já que o nível de ocupação das pessoas com deficiência é de 26,6 ao passo que para as pessoas sem deficiência esse percentual é de 60,7 e ao se analisar ocupação por nível de instrução, a diferença está aproximadamente em 30 pontos percentuais a menos comparado às pessoas sem deficiência. Motivado em encontrar os fatores que levam a diferença na formação dessa população, a proposta desse trabalho será analisar um conjunto de dados coletados de pessoas com síndrome de Down ou Transtorno do Espectro Autista, bem como de seus familiares ou cuidadores, buscando mapear o perfil de formação escolar básica e capacitação para o trabalho. O levantamento de dados se dará através de entrevista e questionário coletado presencialmente. Os dados coletados serão analisados, utilizando-se métodos de aprendizado de máquina (AM), mais especificamente do tipo do tipo não-supervisionado, tais como, análise de correspondência e de agrupamento.

This proposal aims the creation of a National Institute of Science and Technology (INCT-SAC) to deal
with cooperative autonomous systems. Motivated by Brazil?s large territory and population size, wideranging
geographic features, and economic and social issues, we intend to solve problems related to security
and environment. This INCT will address some of these challenges by proposing novel networked
robotic systems for underwater maintenance, automobile and cargo transportation, grow of crops, remote
inspection and actuation, and surveillance. Oil extraction in the pre-salt layer, located 250Km from the
coast and more then 2km deep in the ocean, has demanded specific solutions in terms of logistics, maintenance
in deep waters, remote operations of platforms, and national security; Urban mobility has been
faced with an expressive growing in the number of automobiles in the last years, the Brazilian car fleet
is now the 4th in the world. Car manufacturers and robotics researchers have been interested in partial
or full automation of vehicles navigation systems; In terms of Amazon rainforest and agriculture, Brazil
has two important and complementary objectives in terms of preservation and to increase crop productivity.
Advances in communication, computing, and embedded control technologies allow the application
of networked systems to large environmental monitoring and coordination of multiple mobile agents for
exploration and manipulation. The proposed INCT will bring together an outstanding set of Universities,
Industries, and Research Institutes of Brazil and abroad. The latest advances in systems theory and
emerging information technology to enable the design and implementation of distributed networks for
observation, mobility, and manipulation provide the fundamental scope of actual problems we intend to
solve. Specifically, this proposal will consider autonomous navigation of aerial vehicles in low altitude to
deal, for instance, with power transmission line and gas pipe inspection to alleviate the pilot?s workload
and with motion planning strategies for aggressive landing of an actual cargo transportation helicopter
in a mobile platform; Robotic systems based on lighter-than-air vehicles for environmental monitoring,
surveillance and communication applied to the Amazon region. They will provide a virtual sensory barriers
against deforestation, telecommunication services to remote and small population areas, technological
solutions to coastal communities and remote settlements; Modeling and design of autonomous heavy
vehicles with on-line payload measurement system. Advanced driver assistance systems will be developed
to deal with safety, congestion and traffic cooperation, and with overloading freight transportation; Coordination
of heterogeneous aerial and mobile robots in outdoor environment to deal with helicopters and
convoy of trucks based on fault tolerant control systems; Coordination of heterogeneous robots applied
to orange plantation monitoring. This project aims to estimate the amount of fruits, pest detection, the
rate of development and degree of maturity of the plants; Modeling and design of distributed underwater
vehicles for inspection and service of industrial installations. They will deal with servicing, repair, and
assembly tasks of oil and gas platforms. Basic development for autonomous and fault tolerant control
systems. It will be related with development of control techniques for systems under stochastic variations
in its dynamics, with the development of measurement based approach to engineering design and techniques
for system identification, and with control of small robots described by swarms of insects which
will be performed based on bio-inspired systems.

Este projeto consiste em desenvolver um framework para ambientes inteligentes, no qual além de sensores será inserido um robô humanoide. Este robô deverá receber informação sensorial dos sensores presentes no ambiente, bem como, de celulares das pessoas envolvidas no ambiente, e com base nas informações recebidas, decidir que ações devem ser tomadas.

A tecnologia robótica está evoluindo de uma situação onde os robôs estavam completamente isolados das pessoas para uma situação na qual robôs e humanos conviverão lado a lado. Podemos citar como exemplo os robôs pessoais, como os robôs de limpeza e robôs "animais de estimação" e também o caso de robôs desenvolvidos especialmente para trabalhar ao lado de pessoas como o Baxter desenvolvido pela empresa Rethink Robotics. A evolução natural da robótica é uma maior aproximação com os seres humanos, na robótica pessoal e na industrial. A robótica pessoal pode suprir robôs para ajudar seres humanos fisicamente, ou até mesmo mentalmente, permitindo uma vida confortável e autônoma. A indústria continuamente integrará humanos com robôs em suas linhas de produção direcionando para um futuro onde robôs e humanos compartilharão o espaço para a realização de tarefas em conjunto. Este cenário de robôs onipresentes demanda o equacionamento de diversos desafios tecnológicos. Parte dos desafios a serem abordados estão em um campo crescente da Robótica conhecido como interação humano-robô; em inglês Human-Robot Interaction (HRI). A presente pesquisa aborda um tema da HRI que é o da Interação Não Verbal Humano-Robô, cujo objetivo é obter informações sobre o estado mental de uma pessoa numa interação a partir de dados obtidos por sensores, que obtêm informações sobre a a postura corporal, expressões faciais, tom de voz e direção de olhar, entre outros, que são aspectos importantes na interação humana no dia a dia. Nesse cenário, o objetivo da pesquisa é integrar ao robô recepcionista desenvolvido pelo Instituto de Robótica da Carnegie Mellon University, além de características brasileiras, a capacidade de interação baseadas em informações não verbais. Uma das potenciais aplicações dos resultados deste trabalho é de aplicações como a triagem de pessoas em atendimento, como por exemplo em postos de saúde. Processo FAPESP no. 2013/26453-1

O objetivo geral é atuar junto aos professores atualizando-os quanto a conteúdos, avanços científicos e tecnológicos,
destacando a contribuição das diferentes áreas das ciências, nos temas dos subprojetos apresentados. Serão discutidos
situações e tipos de objetos de aprendizagem a serem utilizados no sentido de que o ensino e aprendizado das ciências
da natureza e matemática mais prazerosos. Específicamente: a) oportunizar aos professores conteúdos sobre tópicos
de Biologia Estrutural e Biotecnologia, através de conferências, vídeo conferências ?on line? e gravadas, CD ROM?s
interativos, jogos e outros objetos lúdicos e interativos; b) discutir com os professores conteúdos, avanços científicos,
tecnológicos e realizar oficinas presenciais utilizando metodologias empregadas na área da Biologia Estrutural e
Biotecnologia; c) oferecer condições para que o professor reconheça que através da problematização de situações,
utilização de objetos de aprendizagem disponíveis e/ou experimentação, poderão alcançar os objetivos desejados, pois
envolverão situações que darão sentido e significado aos dados coletados, conduzirão à argumentação e elaboração de
idéias e direcionarão os alunos a soluções plausíveis; d) favorecer aos professores o domínio e o uso pedagógico das
TICs, sem e com o uso da Internet, que podem ser inseridas no processo ensino aprendizagem da EB, diversificando o
cotidiano escolar; e) aproximar professores e alunos dos projetos PROFMAT, PIBIB, Economia Solidária, NapSol e
Robótica do ICMC, no sentido de despertar o interesse por essas áreas científicas; f) desenvolver unidades de ensino de
conceitos do currículo de SP com o uso das TICs, interdisciplinares e investigativas para serem utilizadas com os alunos;
g) subsidiar os professores com conhecimentos tais que os tornem capazes de transformar suas aulas num espaço
constante de investigação e reflexão, levando-os continuamente à reformulação de sua prática educativa em busca da melhoria do ensino.

Neste projet o serão desenvolvidas estratégias para controle de múltiplos robôs com foco em duas vertentes. A primeira é baseada em técnicas bioinspiradas, tais como, ACO e SWARMs e a segunda é baseada em modificações da técnica de campos potenciais. Extensões dos algoritmos desenvolvidos e existentes estão previstas para ambientes 3D. Experimentos em robôs reais serão realizados para testar a eficiência das técnicas propostas.

Este projeto consiste na paralelização de vários metodos baseados em campos potenciais, para
controle de times de robôs, visando aplicação em tempo real. A aplicação é o ambiente de futebol de
robôs, que é um ambiente dinâmico, requerendo que os algoritmos de controle sejam processados em
frações de segundos. Quanto menor o tempo de processamento, mais rápida será a comunicação
entre os vários módulos que constituem o sistema de controle e de uma forma mais rápida os
comandos serão enviados aos robôs para atuarem de uma forma mais eficiente no jogo. Desta
forma, serão implementadas várias técnicas de campos potenciais, já implementadas na forma
sequencial, em ambiente paralelo, como, o CUDA. Espera-se com o desenvolvimento deste projeto,
conseguir um controlador de múltiplos robôs mais eficiente e competitivo.
Neste projeto participam alunos de doutorado, de mestrado e de iniciação científica, vinculados
ao grupo Warthog Robotics Group. O sistema de controle a ser desenvolvido 
será aplicado a dois times de futebol robôs, que vem sendo desenvolvidos no LAR/ICMC/USP. Um
deles é voltado para a categoria IEEE Very Small Size, denominado USPDRoids, e o outro para a
categoria Small Size, denominado Warthog-SS.

Este projeto visa o desenvolvimento de um sistema de controle integrado, utilizando um sistema de visão para detecção de objetos, mapeamento 3D do ambiente, estratégias de controle para controlar vários quadricópteros e a própria construção dos quadricópteros.

Este projeto consiste no desenvolvimento de um software para paralelizar
algoritmos de campos potenciais visando aplicação em tempo real. A aplicação
é o ambiente de futebol de robôs, considerado um ambiente dinâmico, requerendo que os
algoritmos de controle sejam processados em frações de segundos. Desta forma,
serão implementados varios tecnicas de campos potenciais, já implementadas na
forma sequencial, em ambiente paralelo, como, o CUDA ou p-Threads. Espera-se
com o desenvolvimento deste projeto, conseguir um controlador de multiplos
robôs mais eficiente e competitivo.

O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente. Processo FAPESP no. 2013/07375-0.

Este projeto visa a utilização do robô humanóide NAO em robótica educacional. Para isso será desenvolvido sistemas computacionais que motivem o aluno a aprender conceitos de geometria com a utilização do robô humanóide. Pretende-se também desenvolver um time de futebol de robôs NAO, para participarem de competições robóticas. Este projeto será desenvolvido em parceria com a empresa SOMAI, que vem atuando em várias escolas, desde a Educação Infantil até o Ensino
Médio, contribuindo para o fomento desta área de conhecimento.

Este projeto consiste no desenvolvimento de um software para controle de um time de futebol de robôs para a categoria IEEE VSS. Deverá ser construido também o hardware dos robôs e o sistema de controle que integra hardware e software.

A clusterização de dados pode oferecer diversas maneiras de entender e extrair informações relevantes de grandes conjuntos de dados. Através da detecção de grupos é possível organizar padrões com características semelhantes e estabelecer hierarquias, permitindo uma análise mais detalhada desses dados. As técnicas desse processo são utilizadas cada vez mais em diversas áreas, tais como: reconhecimento de padrões, mineração de dados, bioinformática, tomada de decisão, aprendizado de máquina, segmentação de imagens, etc. A presente proposta visa o desenvolvimento de novas técnicas de clusterização de dados baseadas em redes complexas. O processo de clusterização consistirá em duas etapas: formação da rede a partir de um conjunto de dados de entrada, e partição da rede produzindo clusters. Inicialmente, a técnica de formação da rede será baseada na extensão de um método desenvolvido recentemente pelo presente grupo. Na segunda etapa, várias técnicas de partição da rede serão investigadas, tais como partição via sincronização, via movimentação dos vértices e via caminhada aleatória. A representação de dados em rede pode revelar estruturas topológicas dos dados de entrada, portanto, espera-se que as técnicas desenvolvidas sejam capazes de detectar clusters de formas, densidades e tamanhos variados. Além disso, espera-se que estas técnicas também viabilizem uma representação hierárquica de clusters, permitindo a escolha da melhor partição dentre várias possibilidades. As técnicas de partição de rede que serão desenvolvidas neste projeto não possuem como objetivo encontrar soluções ótimas via busca exaustiva, mas sim soluções aproximadamente ótimas com grande eficiência e robustez que são características desejáveis para processamento de grande quantidade de dados.

Este projeto visa o desenvolvimento de estratégias baseadas em ACO e SWARMs, que são técnicas bioinspiradas visando o controle de vários robôs móveis de pequeno porte. Pretende-se utilizar este sistema para vigilância/monitoramento de ambientes. Este projeto inclui temas importantes da Robótica que são: exploração de ambientes, mapeamento de ambientes e formação de robôs. Estão envolvidos neste projeto, 01 posdoc, 01 aluno de Doutorado e 01 aluno de Mestrado.

O desenvolvimento de arquiteturas inteligentes de controle para robôs atuarem ambientes dinâmicos tem sido tema de pesquisas na área de robótica. A complexidade deste tema varia de acordo com as necessidades exigidas para cada robô. Deseja-se que os robôs possam interagir com as pessoas de uma forma amigável e que além de auxiliar as pessoas, aprenda a realizar tarefas através desta interação. Este problema se torna ainda mais complexo quando se considera não apenas um robô, mas um time de robôs. Neste caso, espera-se que os robôs colaborem uns com os outros na execução de uma tarefa. Além disso, cada robô deve ser capaz de planejar trajetórias e replanejá-las em caso de situações inesperadas.
Neste projeto pretende-se trabalhar objetivando a realização de dois subprojetos. O primeiro visa o desenvolvimento de uma arquitetura robótica inspirada da Teoria do Controle de Estímulos. Esta arquitetura deve ser capaz de simular o aprendizado do responder diferenciadamente a partir de estímulos discriminativos do ambiente, caracterizando o aprendizado dos robôs a partir de interações sociais. A arquitetura empregará mecanismos inspirados no condicionamento operante e aprendizado por reforço relacional. 

O segundo subprojeto visa desenvolver uma arquitetura de controle para navegação autônoma de múl\-ti\-plos robôs denominada ACIn. Para isto, serão investigadas algumas técnicas consideradas inteligentes, tais como, Redes Neurais Artificiais, Campos Potenciais e Campos Potenciais baseados em Problema do Valor de Contorno (PVC). Tais técnicas, normalmente utilizadas para um único robô, serão adaptadas para tornar possível o controle de múltiplos robôs sob arquitetura ACIn. No entanto, o fato de nosso interesse maior ser o controle de multiplos robôs, a pesquisa em controle de um único robô se faz necessária e também faz parte de nossos objetivos dar continuidade a pesquisa que estamos desenvolvendo com um único robô.

Um sistema neuro-fuzzy está sendo desenvolvido para controlar de forma autônoma um robô durante a sua navegação por um determinado ambiente. Este sistema é constituído por dois módulos inatos que controla dois objetivos diferentes: desvio de obstáculo e busca ao alvo. Para controlar esses dois módulos inatos estamos utilizando um módulo de Controle, que na verdade é constituído de três redes neuro-fuzzy, que são treinadas à medida que o robô vai interagindo com o ambiente e a sua função é balancear de forma autônoma, os dois módulos inatos. Isto é, o módulo de Controle atua como uma função do tipo multi-objetivo. Os comportamentos inatos são implementados por um conjunto de regras nebulosas. Os pesos das redes neuro-fuzzy são adaptadas com uma regra de aprendizado baseada em aprendizado por reforço. O sistema tal como está, considera algumas restrições no ambiente, tais como, os obstáculos e a meta são fixos no ambiente.

O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de uma arquitetura robótica inspirada da Teoria do Controle de Estímulos. Esta arquitetura deve ser capaz de simular o aprendizado do responder diferenciadamente a partir de estímulos discriminativos do ambiente, caracterizando o aprendizado dos robôs a partir de interações sociais. A arquitetura será desenvolvida com base nos mecanismos inspirados no condicionamento operante [Serio et al., 2004] e aprendizado por reforço relacional [Driessens, 2004] [Otterlo, 2005]. Devido ao grande espaço de busca e decisão, as ações e representações do ambiente, assim como o conhecimento adquirido, será representado empregando Lógica de Primeira Ordem [Russel & Norvig, 2003]. Para a validação e análise final dessa arquitetura, essa será testada no contexto do problema do desenvolvimento da atenção compartilhada [Bosa, 2002] [Dube et al., 2004] [Kaplan et al., 2004] [Déak & Triesh, 2004], uma habilidade social que emerge em seres humanos entre os 3 e 18 meses de idade. Estes testes serão realizados em um ambiente real, empregando uma cabeça robótica interativa. Entre as contribuições deste projeto, podem ser citados: 
1) O desenvolvimento e a exploração de uma arquitetura robótica biologicamente inspirada, que formará uma ferramenta para o projeto de robôs sociais, composta por métodos e estruturas evidenciadas na teoria do Controle de Estímulos; 
2) O desenvolvimento e a exploração de algoritmos e técnicas inspirados no condicionamento operante e no aprendizado por reforço relacional; 
3) O estudo e a exploração da representação do conhecimento empregando redes neurais artificiais, lógica de primeira ordem e aprendizado por reforço, além de outras técnicas de representação simbólica;
4) O desenvolvimento de um sistema de visão e de um sistema motivacional para robôs sociais;

Este projeto visa utilizar técnicas de detecção de movimento e aplicá-las no controle de um time de futebol de robôs.

É muito comum que em empresas de manufatura de peças mecânicas o processo de controle de qualidade da produção seja feito manualmente. Uma empresa fabricante de compressores mecânicos utiliza trabalho manual para identificação de peças riscadas na linha de produção. Tais peças não podem ser utilizadas no produto final, pois comprometeriam o funcionamento do mesmo.
Para a realização desta tarefa, funcionários treinados analisam as peças uma a uma, classificando-as em boas ou ruins, o que é um processo lento e exaustivo. Trabalhando em turno de 8 horas, revisam peça por peça, de modo repetitivo, o que exige certo conhecimento. Isto acarreta dependência de um funcionário apto para realizar tal tarefa. Caso este seja demitido ou removido para outro setor, um substituto terá que ser treinado para realizar a tarefa, o que pode levar a um atraso na produção.
Desta forma, o presente projeto envolverá o desenvolvimento de um sistema computacional que classificará, de forma automática, as peças segundo sua qualidade, utilizando visão computacional, através do uso de filtros de detecção de bordas e subtração de imagens.
Uma das questões importantes em análise de dados e reconhecimento de padrões é o pré-processamento de um conjunto de dados de forma que este se torne mais adequado para o processamento computacional. Para isso, deve-se especificar um método através do qual os dados sejam descritos de maneira que as suas características mais importantes sejam ressaltadas [Oliveira, 2002].
Este estudo deverá colaborar para o desenvolvimento de um software que, em primeiro momento, classificará uma peça específica dada sua imagem digital como defeituosa ou não, podendo ser estendida a outros tipos de peças. 
O sucesso no desenvolvimento deste projeto seria de grande valia para empresas do ramo, uma vez que reduziria custos e aumentaria a produtividade. Nas próximas seções serão detalhados os processos envolvidos na digitalização, pré-processamento e análise das imagens.

O desenvolvimento de arquiteturas de controle para múltiplos robôs em ambientes dinâmicos tem sido tema de pesquisas na área de robótica. A complexidade deste tema varia de acordo com as necessidades exigidas da equipe de robôs. Em geral, espera-se que os robôs colaborem uns com os outros na execução de uma tarefa. Além disso, cada robô deve ser capaz de planejar trajetórias e replanejá-las em caso de situações inesperadas.

Nesta linha de pesquisa foi proposta uma arquitetura de controle inteligente para múltiplos robôs denominada ACIn. Para esta finalidade, foram investigadas algumas técnicas consideradas inteligentes, tais como, Redes Neurais Artificiais, Campos Potenciais e Campos Potenciais baseados em Problema do Valor de Contorno (PVC). Tais técnicas, normalmente utilizadas para um único robô, foram adaptadas para tornar possível o controle de múltiplos robôs sob arquitetura ACIn. Uma outra contribuição deste trabalho refere-se ao aperfeiçoamento da técnica de Campos Potenciais baseada PVC denominada Campos Potenciais Localmente Orientados (CPLO). Este aperfeiçoamento foi proposto para suprir a deficiência das técnicas baseadas em PVC quando estas são aplicadas em ambientes com múltiplos robôs. Além disso, deve ser notado que um Sistema Baseado em Regras (SBR) também foi proposto como parte integrante da arquitetura ACIn. O objetivo do SBR é caracterizar a funcionalidade de cada robô para uma determinada tarefa. Isto se faz necessário para que o comportamento dos integrantes da equipe de robôs não seja competitivo e sim colaborativo.

Por fim observou-se, através dos experimentos com o ambiente simulado de futebol de robôs, a arquitetura de controle inteligente (ACIn) com a técnica de planejamento CPLO e SBR propostos, mostrou ser robusta no controle de múltiplos robôs.

Este projeto, apoiado pela FAPESP, consiste no estudo e desenvolvimento de algoritmos para controle de robôs móveis envolvendo diversos aspectos: navegação de robôs móveis, localização de robôs móveis, aprendizado de robôs móveis, reconhecimento de objetos, faces, .... Este projeto objetiva a construção de uma biblioteca de algoritmos implementados tanto em nível de software quanto em nível de hardware, buscando a utilização dos mesmos para melhoria no tempo de resposta de robôs móveis, em tempo real. Algumas aplicações estão sendo desenvolvidas. Entre elas se encontram: ?Desenvolvimento de um sistema para tornar o robô móvel Pioneer I capaz de fazer a entrega/coleta de documentos nas secretarias do ICMC-USP? e ?Desenvolvimento de um sistema para tornar o robô móvel Pioneer I capaz de navegar em uma pista de um chão-de-fábrica, utilizando análise de imagens?.

Atualmente, a maioria das cidades os veículos automotores são as maiores fontes de poluição do ar. A emissão de gases pelo tubo de escapamento ocorre devido às reações químicas, associadas ao processo de combustão que ocorre no motor. Os gases HC, CO, NOx, material particulado e fumaça são praticamente emitidos pelo escapamento, embora, essas emissões dependem muito do tipo, idade e manutenção do veículo, tipo de motor, combustível utilizado, as características do sistema de combustão do veículo, e a presença do catalisador. 
Porém, em regiões congestionadas, o tráfego de veículos responde cerca de 80% das emissões de CO em zonas de intensa atividade. Sendo que o acumulo do CO depende não só do número, tipo e das condições de tráfego, mas também dos fatores meteorológicos (gradiente vertical de temperatura, grau de insolação, velocidade e direção dos ventos, etc.) e das condições de dispersão, como por exemplo, a topologia das edificações. Todos estes fatores devem ser considerados em seu conjunto para obter um modelo que possa prever com sucesso novas situações que se assemelhem àquelas já estudadas.
Este projeto visa a aplicação do modelo de rede neural artificial - RNA para realizar a previsão da concentração de CO em áreas urbanas, obtendo um desempenho satisfatório comparado às técnicas de Regressão Linear Multivariada - RLM e Função Quadrática - FQ. O SIG proporciona informações espaciais sobre o nível de emissão de poluentes juntamente com os fatores que interagem, identificando as características do uso e ocupação do solo, fluxo médio de veículos a emissão e dispersão de CO. A diferença do SIG para com os outros sistemas é realmente a capacidade de conduzir pesquisas espaciais e os "overlays" que possibilitam até gerar e manipular outras informações pertinentes ao planejamento urbano.

Os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados atuais estão sendo cada vez mais utilizados para o armazenamento e recuperação de dados que não são apenas numéricos e/ou textuais. Entre esses novos tipos de dados considerados não tradicionais, encontram-se os dados do tipo multi-dimensionais (vetor espacial multi-dimensional) e adimensionais (ou não-dimensionais), por exemplo: áudio digitalizado, partituras musicais, hipertextos, imagens, séries temporais, estruturas moleculares, indexação de palavras, cadeias de DNA, impressões digitais etc.. O tipo de estrutura utilizado pelos métodos ISAM (Indexed Sequential Access Methods) não pode ser aplicado com esse tipo de informação. Assim, para o tratamento de dados do tipo n-dimensional existem diversas Estruturas de Dados Espaciais que permitem um melhor aproveitamento da natureza multi-dimensional dos dados. Essas técnicas também são conhecidas como Métodos de Acesso Espacial - SAM (Spatial Access Methods), e trabalho pioneiro nessa área foi o de R-Trees. 
Devido aos problemas existentes com os SAMs, e poucas referências existentes de MAMs, uma outra tecnologia que se apresenta como uma alternativa na tentativa de melhorar o desempenho no tratamento de dados multi-dimensionais e adimensionais são as RNAs (Redes Neurais Artificiais). Estas estruturas apresentam características semelhantes às estruturas métricas com relação a capacidade de comparar dados por medidas de similaridade e reconhecer padrões em grandes conjuntos de dados. Uma característica conhecida das RNAs é a sua Tolerância a Falhas, isto é, capacidade de associar dados com ruído à classe com que ele tem maior grau de semelhança. 
O objetivo principal deste trabalho é investigar uma possibilidade de aplicação dos modelos de RNAs ART no processo de Indexação e Recuperação de informações. Estas RNAs são objetos de estudo neste trabalho por serem dotadas da capacidade de incorporar novos conhecimentos de forma dinâmica.

O Objetivo deste projeto é o de investigar métodos de auto-organização para classificação não-supervisionado e clusterização aplicados a tarefas de segmentação de imagens. Uma metodologia para pré-processamento de imagens, que combina o método Sparse Code Shrinkage para redução de ruídos e suavização da imagem e o detector de bordas de Sobel, que tem a função de restaurar as bordas que foram borradas pelo processo de suavização. Nos experimentos com imagens apresentados pode-se observar que, de fato, a metodologia de pré-processamento proposta levou a uma melhoria nos resultados de segmentação obtidos pela rede Fuzzy ART e pelo modelo EICAMM.
 	O outro modelo auto-organizável considerado neste trabalho foi o modelo ICAMM, originalmente proposto para a classificação não supervisionada de um conjunto de dados, nos quais a modelagem das classes baseia-se no método ICA. Apesar de algumas características promissoras do ICAMM terem sido reportadas no seu trabalho original, no presente trabalho, apesar das inúmeras tentativas, não foi obtido sucesso na reprodução dos resultados experimentais obtidos pelos seus autores. Como pode ser observado nos experimentos com dados simulados e com o conjunto de dados de flores Iris, o ICAMM apresentou uma convergência muito lenta e resultados de classificação insatisfatórios. Com o objetivo de melhorar o desempenho do ICAMM, no presente trabalho foi proposto o modelo EICAMM, derivado a partir de algumas modificações realizadas no ICAMM, considerando-se aspectos de modelagem e implementação. Uma das contribuições mais importantes é a incorporação do método de otimização de
Levenberg-Marquardt ao algoritmo de aprendizagem, para garantir e melhorar a convergência do modelo.