Registro fonte: Estratégia para função de detecção e reconhecimento de faixas em rodovias com aplicação a sistemas de assistência ao condutor

Estratégia para função de detecção e reconhecimento de faixas em rodovias com aplicação a sistemas de assistência ao condutor

The automotive functions of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) in the current scope are criterion of technological and commercial differentiation, in the future such functions will be essential in the terrestrial vehicles. The development of these functions with the model-based design methodo...

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Autor principal:	Franco, Felipe Rezende
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Sistemas de segurança Automóveis Automação Security systems Automobiles Automation CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16204
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id	riut-1-16204
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spelling	riut-1-162042020-11-19T19:34:31Z Estratégia para função de detecção e reconhecimento de faixas em rodovias com aplicação a sistemas de assistência ao condutor Strategy for roads track detection and recognition with application to driver assistance systems Franco, Felipe Rezende Santos, Max Mauro Dias Neme, João Henrique Zander Santos, Max Mauro Dias Neme, João Henrique Zander Tusset, Angelo Marcelo Janzen, Frederic Conrad Sistemas de segurança Automóveis Automação Security systems Automobiles Automation CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA The automotive functions of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) in the current scope are criterion of technological and commercial differentiation, in the future such functions will be essential in the terrestrial vehicles. The development of these functions with the model-based design methodology ensures compatibility and safety for current and future vehicles, with the possibility of several verifications and validations aligned to the development. This work is focused on the development of the strategy of an ADAS function for the lanes recognition, using RANSAC (Random Sample Consensus) statistical method, for the application of LDW (Lane Departure Warning) and resulted in a robust algorithm that guaranteed security and compatibility, but still with possibilities for improvements. The quantitative and qualitative tests performed with the algorithm demonstrate the assertiveness in the lanes recognition in several situations, and consequently the assertiveness of the LDW. As funções automotivas ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) no âmbito atual são critério de diferenciação tecnológica e comercial, futuramente tais funções serão essenciais nos veículos terrestres. O desenvolvimento destas funções com a metodologia baseada em modelos garante compatibilidade e segurança para com os veículos atuais e futuros, com a possibilidade de diversas verificações e validações alinhadas ao desenvolvimento. Este trabalho é focado no desenvolvimento da estratégia de uma função ADAS para o reconhecimento de faixas, através de método estatístico RANSAC (Random Sample Consensus), para a aplicação ao LDW (Lane Departure Warning) e resultou em um algoritmo robusto que garantiu segurança e compatibilidade, porém ainda com possibilidades de aprimoramentos. Os testes quantitativos e qualitativos realizados para com o algoritmo demonstram a assertividade no reconhecimento de faixas em diversas situações, e consequentemente a assertividade do LDW. 2020-11-19T19:34:31Z 2020-11-19T19:34:31Z 2017-11-01 bachelorThesis FRANCO, Felipe Rezende. Estratégia para função de detecção e reconhecimento de faixas em rodovias com aplicação a sistemas de assistência ao condutor. 2017. 68 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16204 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Departamento Acadêmico de Engenharia Eletrônica Engenharia Eletrônica UTFPR
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description	The automotive functions of ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) in the current scope are criterion of technological and commercial differentiation, in the future such functions will be essential in the terrestrial vehicles. The development of these functions with the model-based design methodology ensures compatibility and safety for current and future vehicles, with the possibility of several verifications and validations aligned to the development. This work is focused on the development of the strategy of an ADAS function for the lanes recognition, using RANSAC (Random Sample Consensus) statistical method, for the application of LDW (Lane Departure Warning) and resulted in a robust algorithm that guaranteed security and compatibility, but still with possibilities for improvements. The quantitative and qualitative tests performed with the algorithm demonstrate the assertiveness in the lanes recognition in several situations, and consequently the assertiveness of the LDW.
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Estratégia para função de detecção e reconhecimento de faixas em rodovias com aplicação a sistemas de assistência ao condutor

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