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A Equipe de Competição em Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial da UFSC (DeepUFSC), liderada pelo professor Aldo von Wangenheim, do Laboratório de Processamento de Imagens e Computação Gráfica do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Convergência Digital, obteve o segundo lugar na competição internacional Outdoor Semantic Segmentation Challenge, organizada pela Universidade das Forças Armadas Alemã (UniBW). A competição, voltada à área da Inteligência Artificial aplicada à Navegação de Veículos Autônomos em situações off-road, teve 56 participantes.

A tarefa foi a de interpretar corretamente 100 diferentes cenas de caminhos na floresta ou em áreas agrícolas, não-pavimentados e não-sinalizados, localizados no interior da Europa, o que é considerado um grande desafio para os veículos autônomos, além de ser um assunto relevante  para as pesquisas em navegação veicular autônoma em países em desenvolvimento, onde estes ambientes não estruturados são muito comuns. Os resultados vão ser apresentados na Conferência de Reconhecimento de Padrões – DAGM GCPR 2021.

“Se nós queremos que caminhoneiros do interior tenham à sua disposição sistemas de auxílio à navegação que os apoiem em intermináveis estradas do interior do Brasil ou do interior da Índia ou África, ou que implementos agrícolas possam executar muitas funções de forma semi-autônoma, ou mesmo que veículos militares possam realizar operações de rotina com mais conforto e segurança, é muito importante que as tecnologias de navegação veicular autônoma e de apoio ao motorista sejam capazes de lidar com situações off-road ou de estradas de chão”, explica o professor. A equipe da UFSC é composta por sete acadêmicos, entre estudantes da graduação e da pós-graduação, no Mestrado e Doutorado.

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Projeto Veículo Autônomo