Estimação não parametrica da trajetoria percorrrida por um veiculo autonomo

• Main Author: Zambom, Adriano Zanin, 1982-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2008
• Subjects: Estatística não paramétrica; Ajuste de curva; Otimização matemática; Convergência; Non-parametric statistics; Curve fitting; Mathematical optimization; Convergence
• Online Access: ZAMBOM, Adriano Zanin. Estimação não parametrica da trajetoria percorrrida por um veiculo autonomo. 2008. 46f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306194>. Acesso em: 10 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306194

Orientador: Nancy Lopes Garcia === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica === Made available in DSpace on 2018-08-10T10:07:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zambom_AdrianoZanin_M.pdf: 5665938 bytes, checksum: c420b9bb8c5b861a4f0fb73c3bee30c1 (MD5) Previous issue date: 2008 === Resumo: O objetivo deste estudo 'e encontrar a melhor trajetória para um veiculo autônomo que tem que se locomover de um ponto A 'a um ponto B na menor distancia possível evitando os possíveis obstáculos fixos entre esses pontos. Além disso, assumimos que existe uma distância segura r para ser mantida entre o veículo e os obstáculos. A locomoção do veículo não 'e fácil, isto 'e, o veículo não pode fazer movimentos abruptos e a trajetória tem que seguir uma curva suave. Obviamente, se não ha obstáculos, a melhor rota é uma linha reta entre A e B. Neste trabalho propomos um método não paramétrico de encontrar o melhor caminho. Se ha erro de medida, um estimador estocástico consistente 'e proposto no sentido de que quando o numero de observações aumenta, a trajetória estocástica converge para a determinística === Abstract: The objective of this study is to find a smooth function joining two points A and B with minimum length constrained to avoid fixed subsets. A penalized nonparametric method of finding the best path is proposed. The method is generalized to the situation where stochastic measurement errors are present. In this case, the proposed estimator is consistent, in the sense that as the number of observations increases the stochastic trajectory converges to the deterministic one. Two applications are immediate, searching the optimal path for an autonomous vehicle while avoiding all fixed obstacles between two points and flight planning to avoid threat or turbulence zones === Mestrado === Mestre em Estatística