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  5. Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica - CEEI - Monografias
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dc.creator.IDWANDERLEY, W. K. G.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7984712673243333pt_BR
dc.contributor.advisor1ALBERT, Bruno Barbosa.-
dc.contributor.advisor1IDALBERT, B. B.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4530607277273584pt_BR
dc.description.resumoEste estudo buscou encontrar a trajetória ótima de quadrotores por meio de uma rede bayesiana, crucial em áreas como robótica e navegação autônoma. Adotando a metodologia CRISP—DIVI, foi possível analisar o problema de forma abrangente, demonstrando a viabilidade de empregar técnicas modernas de desenvolvimento. Os resultados obtidos permitiram a obtenção de dados sobre as trajetórias encontradas e a mensuração do tempo de execução dos componentes do sistema, essenciais para avaliar seu desempenho. Este trabalho contribui para o avanço do conhecimento na predição de trajetória ótima, fornecendo uma base sólida para pesquisas futuras e aplicações práticas em autonomia e robótica.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia Elétricapt_BR
dc.titleRedes Bayesianas: predição de trajetória ótima em quadrotores.pt_BR
dc.date.issued2024-
dc.description.abstractThis study aimed to find the optimal trajectory of quadrotors using a Bayesian network, crucial in fields such as robotics and autonomous navigation. By adopting the CRISP—DM methodo— logy, it was possible to comprehensively analyze the problem, demonstrating the feasibility of employing modern development techniques. The results obtained allowed for data acquisition on the trajectories found and the measurement of the execution time of system components, essential for evaluating its performance. This work contributes to advancing knowledge in optimal trajectory prediction, providing a solid foundation for future research and practical applications in autonomy and robotics.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37300-
dc.date.accessioned2024-08-13T19:42:25Z-
dc.date.available2024-08-13-
dc.date.available2024-08-13T19:42:25Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectQuadrotorespt_BR
dc.subjectTrajetóriapt_BR
dc.subjectRobóticapt_BR
dc.subjectQuadcopterspt_BR
dc.subjectTrajectorypt_BR
dc.subjectRoboticspt_BR
dc.subjectCuadricópterospt_BR
dc.subjectTrayectoriapt_BR
dc.subjectRobóticapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorWANDERLEY, William Kennedy Gomes.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeBayesian networks: optimal trajectory prediction in quadcopters.pt_BR
dc.title.alternativeRedes bayesianas: predicción de trayectoria óptima en cuadricópteros.pt_BR
dc.identifier.citationWANDERLEY, William Kennedy Gomes. Redes Bayesianas: predição de trajetória ótima em quadrotores. 64 fl. Monografia (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de En-genharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37300pt_BR
dc.description.resumenEste estudio buscó encontrar la trayectoria óptima de cuadricópteros a través de una red bayesiana, crucial en áreas como la robótica y la navegación autónoma. Adoptando la metodología CRISP—DIVI, fue posible analizar el problema de manera integral, demostrando la viabilidad de emplear técnicas modernas de desarrollo. Los resultados obtenidos nos permitieron obtener datos sobre las trayectorias encontradas y midiendo el tiempo de ejecución de los componentes del sistema, esencial para evaluar su desempeño. Este trabajo contribuye al avance de Conocimiento en predicción óptima de trayectorias, proporcionando una base sólida para la investigación. Aplicaciones futuras y prácticas en autonomía y robótica.pt_BR
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