Uma tendência crescente entre os pesquisadores da Robótica Móvel é a elaboração de sistemas robóticos descentralizados denominados enxames de robôs, nos quais a ação conjunta de cada agente leva à execução de tarefas de maneira mais robusta que quando realizada por um único robô. Um acréscimo adicional à robustez é conveniente em tais sistemas para que eles sejam de maior confiabilidade no mundo real. Neste trabalho, uma rede neural hierárquica desenvolvida para o aprendizado em tempo real inicialmente elaborada para o aprendizado de navegação de um único robô será estendida para controlar um enxame de robôs. O sistema realiza um balanceamento da influência de comportamentos implementados previamente em um robô de acordo com conhecimentos obtidos através da interação do mesmo com o ambiente. Cada robô possui sua própria rede neural, adquirindo seu conhecimento tanto independentemente quanto com o compartilhamento de informações com outros robôs. Espera-se que o uso de tal arquitetura permita uma adaptação mais rápida dos robôs ao ambiente, permitindo uma mudança em tempo real de seus parâmetros de acordo com as peculiaridades do ambiente no qual os robôs estão inseridos. A tarefa de escolta de um robô pelos demais é adotada para a avaliação de desempenho do modelo de rede neural proposto. Dois comportamentos são ponderados pela rede neural hierárquica: o de manutenção de uma distância preestabelecida a um agente e um outro de cobertura de área baseado em Diagramas Centroidais de Voronoi. Os testes foram feitos nos ambientes Player/Stage e indicam que a rede neural hierárquica torna os robôs capazes não apenas de aprender à medida que interagem com ambiente como de utilizar este conhecimento em tempo real para realizar a escolta de forma bem sucedida / A growing trend among Mobile Robotics researchers is developing robot swarms, in which a decentralized robot team solves tasks by combining simple behaviors. It is convenient to have mechanisms to increase a robot systems robustness. In this work, a neural network inspired in behavioral analysis is used to make robots from a swarm to learn how to act propoerly. This network combines two innate behaviors and, according to its experience, learns with the robots mistakes how to make this combination. Each robot has access to its own independent neural network, and can share its knowledge with neighboring robots. It is expected that such architecture learns by itself when to stimulate or supress each behaviors influence as it interacts with the environment. The task chosen to evaluate the proposed system is the escorting of a mobile agent. Two behaviors are balanced to achieve an escorting behavior: maintenance of a minimum distance between a robot and the escort target and an area coverage method based on Centroidal Voronoi Tessellations. Tests were meade using the Player/Stage simulator, and they show that the robots not only are capable of adapting themselves but also are able to use the stored knowledge to improve their effectiveness in doing the desired task

The output of our work is complete proposal of the building wiring, the photovoltaic power plant proposal and technical report. In the first part we find the theoretical information concerning the proposal of the house wiring, explanations of basic terms and principles of technical documentation. We can find also an overview of known intelligent systems and a brief description. In the second part we describe itself proposal of concrete building, step by step. We can find a description of a created program to control building. The third part is focused on theoretical information about photovoltaics. Here we explain the basic principle, the limits of technology, materials and the panel structure. In the fourth part we proceeded to the actual plant proposal. Here we find the principle and a block diagram of system and description of the components of the plant, evaluation of production and energy consumption. Drawings of the technical documentation wiring as a photovoltaic power plant, distributor scheme and its layout can be found in the technical report, in Attachment.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

Augmented Reality (AR) transforms the entire 3D space around the user into a dynamic screen, surpassing the limitations of traditional displays and enabling efficient access to multiple pieces of information simultaneously, all day, every day. Recent developments in AR eyeglasses promise that AR could become the next generation of personal computing devices. To realize this vision of pervasive AR, the AR interface must address the challenges posed by constant and omnipresent virtual content. As the user's context changes, the virtual content in AR head-worn displays can occasionally become obtrusive, hindering the user's perception and awareness of their surroundings and their interaction with both the virtual and physical worlds. An intelligent interface is needed to adapt the presentation and interaction of AR content. This dissertation outlines a roadmap towards effective, efficient, and unobtrusive AR through intelligent AR (iAR) systems that automatically learn and adapt the interface to the user's context. To achieve this goal, we: %(1) Design multiple context-aware AR interfaces and explore their design and effectiveness in various contexts through four experiments; (1) Identify multiple AR design principles and guidelines that maintain efficiency while addressing challenges such as occlusion, social interaction, and content placement in AR. (2) Demonstrate the impact of context on AR effectiveness, validating the advantages of context-awareness and highlighting the complexities of implementing a context-aware approach in pervasive AR, particularly in scenarios involving context-switching. (3) Propose a design space for XR interfaces; (4) Develop a taxonomy of quantifiable contextual components and a framework for designing iAR interfaces. / Doctor of Philosophy / Augmented Reality (AR) integrates digital information with the real world in real-time, transforming the surrounding physical space into a dynamic, interactive screen. This technology can simultaneously provide hands-free access to unlimited virtual applications and information, facilitating fast and easy access. With recent advancements in AR eyeglasses, AR is anticipated to become the next generation of personal computing, potentially replacing mobile phones and computers. However, to be seamlessly integrated into daily life, AR must overcome challenges such as occluding important real-world objects, distraction, visual clutter, and information overload. This dissertation presents a roadmap for developing intelligent AR (iAR) systems that automatically adapt to the user's context. To achieve this goal, we identify the design space for adaptable AR elements and design and test various context-aware AR interfaces. We identify key AR design principles that ensure efficiency while addressing challenges like occlusion, social interaction, and content placement. We also highlight the impact of context on AR effectiveness and the complexities of implementing a context-aware approach, especially in context-switching scenarios. Additionally, we informed the design process of iAR interfaces by identifying the contextual components that influence their effectiveness and providing a framework and architecture for utilizing this information for automatic adaptations. These efforts aim to enhance AR effectiveness and efficiency while ensuring it remains unobtrusive in everyday use.

Nesta dissertação apresentaremos um m´método para detecção automática da quantidade de carga adicionada em uma lavadora de roupas para que esta possa adequar o seu nível de água e ciclo de lavagem. A máquina na qual este algoritmo foi desenvolvido é uma máquina de eixo vertical (abertura na parte de cima) e utiliza um motor síncrono trapezoidal (BPM do inglês Brushless Permanent Magnet). O algoritmo que será descrito aqui utiliza uma rede neural para inferir a quantidade de carga baseado em informações disponíveis nesta m´máquina como, corrente do motor, velocidade do cesto e tensão de alimentação, entre outros, essas informações estão disponíveis na maioria dos modelos de máquinas de lavar roupas que utilizam esse tipo de motor. A utilização de um algoritmo para detectar automaticamente e de forma precisa a quantidade de roupas é muito importante, pois dessa forma evita-se o desperdício de insumos e, principalmente, água no processo de lavagem. Além disso apresentaremos os resultados que mostram a diferença entre o uso da rede neural e o método linear chamado planejamento de experimento (DOE do inglês Design of Experiments). / In this dissertation a method for automatic load size detection will be presented, so the water level and the washing cycles can be chosen by a washing machine. The machine where this algorithm was developed is a top load washing machine that uses a brushless permanent magnet motor (BPM motor). The algorithm that is going to be described here uses a neural network to deduce the load size based on information available on this machine such as, motor current, basket speed, power supply voltage and others. These signals are available on most washing machines that uses this kind of motor. The use of an algorithm that detects automatically and precisely the load amount is very important in order to avoid the waste of soap, bleach and softner and, more importantly, water during the wash task. Moreover the use of the neural network will be compared with a linear methods called DOE (design of experiment). Finally, results showing the difference between both methods are presented.

No contexto metodológico desse trabalho, foram desenvolvidas as tecnologias lógicas, baseadas em arquiteturas de sistemas inteligentes, que auxiliem nos diagnósticos de avarias em transformadores de transmissão. O sistema desenvolvido tem como dados de entrada os resultados de ensaios de isolação, de relação de transformação, do fator de potência da isolação, de ensaios de tensão induzida, além de outros e, por meio de técnicas de inferência, indicarão a existência de possíveis avarias que devem ser averiguadas (de forma mais detalhada) antes de se retornar o transformador ao serviço. A particularidade que caracteriza a inovação sobre este assunto está justamente na elaboração de um novo ferramental, a ser disponibilizado por meio de um software inteligente de suporte à decisão, o qual produzirá respostas que permitirão o completo diagnóstico de falhas e avarias em transformadores de transmissão submetidos a esforços eletromagnéticos severos. As respostas serão produzidas a partir da análise integrada de resultados advindos de módulos inteligentes incumbidos de apoiar os diversos ensaios a serem realizados no equipamento. Assim, será possível estimar, inclusive, qual o momento de se proceder com a manutenção preventiva no equipamento. / In methodological context of this work, the logical technologies were developed based on smart systems architectures, which help in diagnosis of faults in transmission transformers. The developed system has as data input the results of insulation tests, the transformation ratio of the insulation power factor of induced voltage test, and others, and by inference techniques, indicate the existence of possible faults that must be ascertained (in more detail) before the processor returns to service. The special featuring innovation on this subject is exactly in the drafting of a new tooling, to be made available through intelligent decision support software, which will produce answers that will allow the full fault diagnosis and failure in transmission submitted transformers the severe electromagnetic efforts. The answers will be produced from the integrated analysis of results arising from intelligent modules responsible for assisting the various tests to be performed on the equipment. Thus, you can estimate, even when it\'s time to proceed with preventive maintenance on the equipment.

É cada vez mais notável o desenvolvimento da indústria micro-eletrônica. A criação de dispositivos eletrônicos menores, que apresentam maior autonomia de energia, aliados ao aumento do poder de processamento, armazenamento e comunicação sem fio de alta velocidade favoreceram o surgimento e disseminação de novas tecnologias e paradigmas, dentre elas a Internet das Coisas (IoT). Do ponto de vista tecnológico, IoT é uma rede de objetos físicos que possuem tecnologia embarcada de sensoriamento e atuação. Agências de consultoria empresarial, tais como a McKinsey & Company, afirmam que IoT apresenta valor de mercado bilionário e poderá ultrapassar a casa dos trilhões antes de 2020. Dessa forma, o mercado de IoT vem se apresentando como um dos mercados mais promissores para os próximos anos. Alguns dos problemas que podem postergar este crescimento são os problemas decorrentes da dificuldade de integração e escalabilidade das aplicações de IoT. Em IoT, problemas de interoperabilidade são corriqueiros, seja pela alta diversidade de dispositivos empregados, seja pela incompatibilidade entre fabricantes. Em relação a escalabilidade, sistemas de IoT possuem uma demanda natural por alta escala, visto que buscam atender demandas comuns a vários setores, seja na indústria, transporte, domótica, segurança pública, comércio, entre outros. Este trabalho apresenta uma solução para esses problemas através do SWoTPAD, um framework formal que auxilia o projetista no desenvolvimento de soluções para IoT. SWoTPAD oferece uma linguagem para especificar dispositivos e serviços, descrever o ambiente e realizar requisições. Adicionalmente, ele gera o módulo de descoberta, composição automática de serviços e execução. Aplicações SWoTPAD são facilmente integráveis, pois usam e estendem um mesmo conjunto de ontologias, o que garante a compatibilidade nos dados gerados e consumidos por essas aplicações. A escalabilidade advém da associação de anotações semânticas a cada um dos elementos que compõem a aplicação de IoT. Essas anotações permitem ao SWoTPAD descobrir, classificar, selecionar e compor automaticamente serviços do ambiente. Dessa forma, SWoTPAD pode procurar por soluções alternativas, quando o serviço original apto a atender uma determinada demanda se encontra sobrecarregado ou indisponível. Para validação do framework, foram adotados dois estudos de caso. O primeiro deles, o problema de implantação de serviços em um ambiente de nuvem, e o segundo, uma aplicação de segurança residencial. O estudo de caso demonstrou que é possível desenvolver aplicações completas de IoT no framework proposto. Adicionalmente, o mecanismo de composição automática gerado pelo framework para essas aplicações apresenta uma piora média de 45% de desempenho quando comparado à composição manual. / The development of the micro-electronics industry is becoming more and more remarkable. The creation of smaller electronic devices, with higher degree of autonomy, processing, storage, and wireless communication favor the emergence and dissemination of new technologies and paradigms, such as the Internet of Things (IoT ). From the technological point of view, IoT is a network of physical objects that have embedded technology of sensing and actuation. McKinsey & Company says the IoT market is already reaching billionaire numbers and may exceed the trillions by 2020. Thus, the IoT market is proving to be one of the most promising markets in the next years. Problems that can delay this growth come from the difficulty of integration and scalability of IoT applications. In IoT, interoperability problems are common, either because of the high diversity of devices used, or because of the incompatibility between manufacturers. Regarding scalability, IoT systems have a natural demand for high scale, since they seek to meet common demands in various sectors, be it in industry, transportation, home automation, public safety, commerce, among others. This work solves these problems through SWoTPAD, a formal framework that assists the designer in developing solutions for IoT. SWoTPAD provides a language for specifying devices and services, describing the environment, and performing requests. Additionally, it generates the discovery, automatic service composition, and execution module. SWoTPAD applications are easily integrable, since they use and extend the same set of ontologies, which guarantees compatibility in the data generated and consumed by these applications. Scalability comes from the association of semantic annotations to each of the elements that compose the IoT application. These annotations allow SWoTPAD to discover, rank, select, and automatically compose services. In this way, SWoTPAD can search for alternative solutions, when the original service able to meet a particular demand is overloaded or unavailable. Two case studies were developed for validation of the framework. The first one, the problem of deploying services in a cloud environment, and the second, a home security system. The case study demonstrated that it is possible to develop complete IoT applications in the proposed framework. Also, the automatic service composition module generated by SWoTPAD for these applications has a mean worsening of 45 % of performance when compared to the manual composition.