[pt] Esta pesquisa interdisciplinar aborda os avanços tecnológicos obtidos no desenvolvimento da técnica de conversão de exames de imagens médicas em modelos virtuais e físicos, na área de medicina fetal. A técnica tem por objetivo melhorar a visualização e contribuir com as tomadas de decisão clínica através do desenvolvimento de modelos tridimensionais que simulam com acurácia as formas anatômicas do paciente. Ao longo de dez anos, diversos avanços foram criados e incorporados, ampliando significativamente as formas de visualização e interatividade. A relação interdisciplinar entre o design e a medicina, possibilitou a constante atualização da técnica, atestado pela vasta produção cientifica nacional e internacional produzida. Um procedimento complexo na área de neurologia foi escolhido como estudo de caso de forma a exemplificar a gama de modelos e simulações que permitiram observar como o design contribui em todo o processo. / [en] This interdisciplinary research approaches the technological advances obtained in the development of the technique of converting medical image images into virtual and physical models, in the area of fetal medicine. The technique aims to improve visuality and contribute to clinical decision making through the development of threedimensional models that accurately simulate the patient s anatomical shapes. Over ten years, several advances were created and incorporated, significantly expanding the ways of visualization and interactivity. The interdisciplinary relationship between design and medicine enabled the constant updating of the technique, attested by the vast national and international scientific production. A complex procedure in the field of neurology was chosen as a case study in order to exemplify the range of models and simulations that allowed us to observe how design contributes to the entire process.

[pt] No campo em crescimento da robótica subaquática, Veículos Subaquáticos Automatizados (AUVs) estão se tornando cada vez mais importantes para uma variedade de usos, como exploração, mapeamento e inspeção. Esta dissertação foca em estudar os principais desafios da acoplagem automática de AUVs, considerando um ambiente 3D simulado personalizado. A pesquisa divide essa tarefa em duas partes principais: estimativa da pose da garagem e estratégia de controle do AUV. Utilizando uma mistura de métodos tradicionais e novos, incluindo sistemas baseados em marcos fiduciais, Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Aprendizado por Reforço (RL), o estudo realiza experimentos para verificar o desempenho e as limitações do sistema. Um aspecto significativo desta dissertação é o uso de um ambiente 3D simulado para facilitar o desenvolvimento e o teste de algoritmos de acoplagem automática para AUVs. Este ambiente simula dinâmicas subaquáticas, sensores robóticos e atuadores, permitindo experimentar diferentes técnicas de estimativa de pose e estratégias de controle. Além disso, o estabelecimento de um ambiente 3D simulado amigável para RL representa uma contribuição relevante, oferecendo uma plataforma reutilizável que não apenas valida os algoritmos de acoplagem automática desenvolvidos neste estudo, mas também serve como base para futuras aplicações subaquáticas baseadas em RL. Em resumo, a dissertação explora uma série de cenários para avaliar a eficácia de várias técnicas de acoplagem automática. Inicialmente, ela utiliza servo-visualização junto com um controlador PID tradicional, seguido pela introdução de métodos mais avançados, como estimadores de pose baseados em CNN e controladores de Aprendizado por Reforço. Esses métodos são avaliados tanto individualmente quanto em combinações híbridas para medir sua adequação e limitações para entender os principais desafios por trás da acoplagem automática de AUVs. / [en] In the growing field of underwater robotics, Automated Underwater Vehicles (AUVs) are becoming more important for a range of uses, such as exploration, mapping, and inspection. This dissertation focuses on studying the main challenges of AUV auto-docking, considering a customized 3D simulated environment. The research breaks down this challenging task into two main parts: cage pose estimation and AUV control strategy. Using a mix of traditional and new methods, including fiducial-based systems, Convolutional Neural Networks (CNN), and Reinforcement Learning (RL), the study carries out experiments to check system performance and limitations. A significant aspect of this dissertation is using a 3D simulated environment to facilitate the development and testing of auto-docking algorithms for AUVs. This environment simulates crucial underwater dynamics, robotic sensors, and actuators, allowing for experimenting with different pose estimation techniques and control strategies. Additionally, the establishment of an RL-friendly 3D simulated environment stands as a relevant contribution, offering a reusable platform that not only validates the auto-docking algorithms developed in this study but also serves as a foundation for future RL-based underwater applications. In summary, the dissertation explores a range of scenarios to evaluate the efficacy of various auto-docking techniques. It initially utilizes visual servoing along with a traditional PID controller, followed by the introduction of more advanced methods like CNN-based pose estimators and Reinforcement Learning controllers. These methods are assessed both individually and in hybrid combinations to gauge their suitability and limitations for understanding the main challenges behind the AUV auto-docking.