[pt] Esta dissertação introduz um estudo sobre os algoritmos de inteligência computacional para o controle autônomo dos robôs móveis, Nesta pesquisa, são desenvolvidos e implementados sistemas inteligentes de controle de um robô móvel construído no Laboratório de Robótica da PUC-Rio, baseado numa modificação do robô ER1. Os experimentos realizados consistem em duas etapas: a primeira etapa de simulação usando o software Player-Stage de simulação do robô em 2-D onde foram desenvolvidos os algoritmos de navegação usando as técnicas de inteligência computacional; e a segunda etapa a implementação dos algoritmos no robô real. As técnicas implementadas para a navegação do robô móvel estão baseadas em algoritmos de inteligência computacional como são redes neurais, lógica difusa e support vector machine (SVM) e para dar suporte visual ao robô móvel foi implementado uma técnica de visão computacional chamado Scale Invariant Future Transform (SIFT), estes algoritmos em conjunto fazem um sistema embebido para dotar de controle autônomo ao robô móvel. As simulações destes algoritmos conseguiram o objetivo, mas na implementação surgiram diferenças muito claras respeito à simulação pelo tempo que demora em processar o microprocessador. / [en] This theses introduces a study on the computational intelligence algorithms for autonomous control of mobile robots, In this research, intelligent systems are developed and implemented for a robot in the Robotics Laboratory of PUC-Rio, based on a modiÞcation of the robot ER1. The verification consist of two stages: the first stage includes simulation using Player-Stage software for simulation of the robot in 2-D with the developed of artiÞcial intelligence; an the second stage, including the implementation of the algorithms in the real robot. The techniques implemented for the navigation of the mobile robot are based on algorithms of computational intelligence as neural networks, fuzzy logic and support vector machine (SVM); and to give visual support to the mobile robot was implemented the visual algorithm called Scale Invariant Future Transform (SIFT), these algorithms in set makes an absorbed system to endow with independent control the mobile robot. The simulations of these algorithms had obtained the objective but in the implementation clear differences had appeared respect to the simulation, it just for the time that delays in processing the microprocessor.

[pt] Este trabalho tem como objetivo apresentar as repercussões do declínio da lógica fálico-edípica sobre a produção psicanalítica a respeito da sexualidade feminina. Para tanto, traça o perfil do lugar do pai na modernidade e a fragilização deste lugar na contemporaneidade. A seguir mostra os reflexos desse estado de coisas na teorização psicanalítica atual sobre a mulher através da apresentação e discussão dos conceitos de objeto a, por um lado, e feminilidade, por outro, representativos de duas teorias psicanalíticas contemporâneas que estudam a questão da mulher. / [en] This dissertation has the purpose of analyzing the consequences of the decline of the phallic logic on the psychoanalytic theory about female sexuality. In order to do so, it discusses the role of the father in modernity and its weakening in contemporary society. Next it shows the effects of this state of affairs on current psychoanalytic ideas about women by introducing and discussing the concepts of object a, on one hand, and femininity, on the other hand which represent two different contemporary psychoanalytic theories that study female sexuality.

[pt] Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos. / [en] The Data Mining field has received great attention lately, due to the increasing amount of data stored by companies and institutions. A great number of Data Mining methods have been proposed so far, which is good but sometimes leads to confusion. This dissertation investigates the performance of many different methods and techniques of Data Mining used to model and solve Marketing problems. The goal of this research was to look for and study some data mining methods, compare them, and try to integrate them to solve Marketing problems involving clustering and classification tasks. This research can be divided in four stages: a study of the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD); a study about Marketing problems involving clustering and classification; a study of some methods and techniques of Statistics and Computational Intelligence that could be used to solve some of those problems; and case studies. On the first stage of the research, the different tasks (clustering, classification, modeling, etc) and phases (data cleansing, data selection, data transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were studied in detail. The second stage involved a study of the main concepts of Marketing and Database Marketing and their relation to the KDD process. The most common types of problems in the field were studied and, among them, two were selected to be furthered analyzed as case studies. One case was related to Direct Marketing and the other to Market Segmentation. These two cases were chosen because they were complex enough and it was possible to find a company to provide data to the problem and access to their marketing department. On the third stage, many different methods for clustering and classification were studied and compared. Among those methods, there were: Multilayer Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means, Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the methods and techniques studied were put together to solve the two case studies proposed earlier. Once they were solved, their solutions were submitted to the Marketing Department of the company who provided the data, so that they could validate the results in the context of their business. The case studies were able to show the large potential of applicability of the methods and techniques studied on problems of Market Segmentation and Direct Marketing. Without employing those methods, it would be very hard or even impossible to solve those problems. The case studies also helped verify the very important role of the data pre-processing phase on the KDD process. Many challenges persist in the data mining field. One could mention, for example, the difficulty to model non-linear data and to manipulate larges amounts of data. These and many other challenges provide a vast field of research to be done in the next years. / [es] Debido a la cantidad cada vez mayor de datos almacenados por las instituiciones, el área de mineración de datos há ganado relevancia y varios métodos han sido propuestos para aumentar su aplicabilidad y desempeño. Esta disertación investiga el uso de diversos métodos y técnicas de mineración de datos en la modelación y solución de problemas de Marketing. EL objetivo del trabajo fue hacer un levantamiento de algunos métodos y técnicas de mineración, evaluar su desempeño e integrarlos en la solución de problemas de marketing que involucran tareas de agrupamiento y clasificación. EL trabajo consta de cuatro etapas principales: estudio sobre el proceso de descubrimiento de conocimientos en bancos de datos (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudio sobre Marketing y algunos problemas de Marketing de Banco de Datos (DBM - Database Marketing) que incluyen tareas de agrupamientoy clasificación; levantamiento y estudio de métodos y técnicas de Inteligencia Computacional y Estadística que pueden ser empleados en la solución de algunos problemas; y por último, estudios de casos. La primera etapa del trabajo contiene un estudio detallado de las diversas fases del proceso de KDD: limpeza de datos; selección; codificación y transformación; reducción de dimensionalidad; mineración; y posprocesamento. En la segunda etapa fueron estudados los principales conceptos de Marketing y de DBM y la relación entre ellos y el proceso de KDD. Algunos de los tipos de problemas comunes en la área fueron investigados, seleccionando dos de ellos, por ser suficientemente complejos y tener posibilidad de acceso a alguna empresa que suministrase los datos y evaluase posteriormente la solución. Los casos selecionados fueron uno de marketing directo y otro de segmentación de mercado. En la tercera etapa, se estudiaron los métodos de Inteligencia Computacional y Estadística que son empleados usualmente en tareas de agrupamiento y clasificación de datos. Éstos fueron: Redes Perceptron Multicamada, Mapas Autoorganizables, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro- Fuzzy, Árboles de Decisión, métodos Jerárquicos de agrupamiento, Regresión Logística, Fuciones Discriminantes de Fisher, entre otros. En la última etapa, se integraron todos los métodos y técnicas estudiados en la solución de dos estudios de casos, propuestos inicialmente en la segunda etapa del trabajo. Una vez proposta la solución para el estudios de casos, éstas fueron evaluadas por los especialistas en Marketing de las empresas. Los estudios de casos mostraron la grande utilidad y aplicabilidad de los métodos y técnicas estudiadas en problemas de marketing directo y segmentación de mercado. Sin el empleo de dichos métodos, la solución para muchos de esos problemas sería extremadamente imprecisa o hasta incluso inviáble. Se comprobó también la gran importancia de las fases iniciales de preprocesamiento de datos en el proceso de KDD. Existen todavía muchos desafíos en el área de mineración de datos, como la dificuldad de modelar datos no lineales y de manipular cantidades muy grandes de datos, lo que garantiza un vasto campo de investigación

[pt] Com o aumento da expectativa, de vida o envelhecimento da população vem se tornando uma realidade cada vez mais presente no Brasil e no mundo. Esse novo panorama demográfico já é vivenciado por países ricos, que vêm cada vez mais investindo para se enquadrar nessa nova realidade, seja por meio da adaptação de suas cidades ou pelo desenvolvimento de novas tecnologias para melhora da qualidade de vida. Na área da robótica, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o intuito de reabilitação e melhora da qualidade de vida da população idosa. Nesses trabalhos são desenvolvidos, por exemplo, dispositivos que buscam auxiliar o idoso na realização de suas atividades diárias, provendo, principalmente, suporte e prevenção de quedas. Essa dissertação de mestrado apresenta o desenvolvimento do protótipo de um dispositivo para assistência a locomoção de pessoas idosas que possuam alguma deficiência visual, motora e/ou cognitiva. O dispositivo tem como objetivo guiar o usuário em ambientes urbanos de maneira autônoma. O protótipo deve ser capaz de desviar de qualquer obstáculo que possa levar o idoso à queda, além de ter uma estrutura que ofereça apoio para o seu deslocamento. O dispositivo proposto possui uma estrutura semelhante a um andador, cuja base é um robô móvel diferencial. Para que possa obter informações do ambiente, o dispositivo está equipado com sensores de distância, uma central inercial e encoders nas rodas. Todo o processamento ocorre em uma CPU de baixo custo, Raspberry Pi 1 versão 2, embarcada no próprio dispositivo e o controle de navegação ocorre por meio de um algoritmo baseado em lógica Fuzzy. Os acessos ao hardware e software de controle do dispositivo são gerenciados pelo framework de robótica Player (Gerkey e contribuidores, 2010). Para que o dispositivo receba a rota de navegação ele está conectado a um celular, com sistema operacional Android, via protocolo TCP/IP. Esse celular está executando uma API (Application Programming Interface) do Google Maps que fornece direção e distância ao objetivo a cada passo da interação, além da localização global do dispositivo, por meio do sensor GPS do celular. O objetivo deve ser inicialmente estabelecido pelo usuário por meio da API desenvolvida, para que a navegação autônoma ocorra. Além da navegação autônoma, o dispositivo permite que usuário envie comandos diretamente para os motores por meio de sensores de força instalados próximos aos pontos de apoio do usuário. / [en] With the increase in life expectation, the ageing population has become more present in Brazil and the world. This new demographic scenery has been already framed by rich countries, which are increasingly investing to fit this new reality, either through the adaptation of their cities or the development of new technologies to improve the quality of life. In the area of robotics, several researches have been developed with the aim of rehabilitation and improvement of the quality of life of the elderly population. These researches are developing, for example, devices to assist the elderly in carrying out their daily activities, providing support and prevention of falls. This work presents the development of the prototype of a device to assist elderly person with any visual, cognitive and/or motor impairment to locomotion by itself. The device aims to guide the user autonomously in urban environments. The prototype should be able to avoid any obstacle that can cause the elderly to fall, besides having a structure that offers support for his balance. The proposed device has a structure similar to a walker whose base is a differential mobile robot. For the device be able to get information from the environment, it is embedded with range sensors, a measurement central unit and encoders at the wheels. All processing occurs in a low-cost CPU, Raspberry Pi 1 B version 2, which is embedded in the mobile device, and the navigation control algorithm is based on fuzzy logic. The robotic framework Player (Gerkey and contributors, 2010) provides the access to the hardware and software of the device. For the device to receive the navigation route, it is connected to an Android operating system phone, by TCP/IP protocol. This phone runs an API (Application Programming Interface) from Google Maps that provides the direction and the distance to the goal in every step of its interaction, besides the global location of the robot, provided by the GPS sensor of the phone. The user should firstly set the goal with the API developed, so that the autonomous navigation will occur. In addition to the autonomous navigation, the device allows the user to send commands directly to the motors by means of the force sensors installed at the robot cane.