Return to search

Modelagem em geometria digital aprimorada por técnicas adaptativas de segmentos de retas. / Digital geometry modelling enhancement by straight line segment adaptive techniques.

Visando representar linhas retas digitais, segmentos digitalizados e arcos, cada uma das linhas de pesquisa disponíveis apresenta suas vantagens e aplicações apropriadas. No entanto, considerando as complexidades de cenários do mundo real, o uso dessas representações não é tão popular em situações que requerem modelos flexíveis ou envolvendo interferências espúrias. As tecnologias adaptativas são formalismos da ciência da computação capazes de alterar seu comportamento dinamicamente, sem a interferência de agentes externos, em resposta a estímulos de entrada. Ao serem capazes de responder às mencionadas condições variáveis do ambiente, os dispositivos adaptativos naturalmente tendem a apresentar a flexibilidade requerida para atuarem em cenários dinâmicos. Assim, este trabalho investiga uma alternativa fundamentada no autômato finito adaptativo por meio do dispositivo denominado segmento digitalizado adaptativo, que incorpore o poder expressivo de representar parâmetros desses segmentos. Dentre esses parâmetros destacam-se a capacidade de representar as tolerâncias, a escalabilidade, os erros causados por desvios em ângulo ou em comprimento dos segmentos mencionados, resultando em estruturas mais flexíveis. Considerando que os métodos sintáticos são estruturais, os segmentos digitalizados adaptativos são modelados por conjuntos de regras, partindo-se de primitivas, concebendo-se as funções adaptativas correspondentes para alteração dos estados e de regras de transição. Posteriormente, estruturas mais elaboradas são concebidas relacionadas a arcos digitais pelos quais cadeias (strings) estimulam, em um passo único, autômatos finitos adaptativos que implementam segmentos digitalizados adaptativos. As implementações utilizam uma ferramenta cujo núcleo é um simulador para edição dos arquivos que compõem os autômatos. Consequentemente, o método proposto torna-se uma alternativa relativamente simples e intuitiva comparando-se com as abordagens existentes, apresentando capacidade de aprendizagem, além de ser computacionalmente poderosa. / For the representation of digital straight lines, digitized straight line segments and arcs, each of the available research approaches has its advantages and suitable applications. However, taking into account the complexities of real-world scenarios, the use of these representations is not so popular in situations that require flexible models or involving spurious interferences. Adaptive technologies are computer science formalisms able to change their behavior dynamically, without the interference of external agents, in response to incoming stimuli. By being able to respond to changing environmental conditions, adaptive devices naturally tend to have the required flexibility to work in dynamic scenarios. Thus, the purpose of this study is to investigate an alternative based on adaptive finite automaton through the device called adaptive digitized straight line segment, incorporating the expressive power to represent parameters of these segments. Among these parameters, emphasis is given to the ability to represent tolerances, scalability or errors caused by deviations in angle or length of the mentioned segments, resulting in more flexible structures. Whereas syntactic methods are structural, adaptive digitized straight line segments are modeled by sets of rules, starting from primitives, conceiving the corresponding adaptive functions to amend the set of states and transition rules. Later, more elaborate structures are designed related to digital arcs the corresponding strings of which stimulate, in just a single step, adaptive finite automata that implement adaptive digitized straight line segments. The implementations use a simulator for editing the files that compose the automata. Consequently, the proposed method reveals to be a simple and intuitive alternative capable of learning, besides being computationally powerful.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-11082011-135522
Date06 May 2011
CreatorsBarros Neto, Leoncio Claro de
ContributorsMassola, Antônio Marcos de Aguirra
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTese de Doutorado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

Page generated in 0.0024 seconds