Equipe de competição da UFSC entre os finalistas em competição internacional de Inteligência Artificial organizada pela Universidade das Forças Armadas Alemã para interpretação de cenas offroad de navegação veicular autônoma
A equipe DeepUFSC – Equipe de Competição em Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial da UFSC, liderada pelo professor Aldo von Wangenheim do LAPIX – Laboratório de Processamento de Imagens e Computação Gráfica, uma unidade do INCoD – Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para convergência digital da UFSC e do EMBRAPII MOVE – Tecnologias de Mobilidade e Veiculares, obteve o terceiro lugar na competição internacional Outdoor Semantic Segmentation Challenge, organizada pela Universidade das Forças Armadas Alemã (UniBW). A competição envolveu 56 participantes internacionais e foi voltada à área da Inteligência Artificial aplicada à Navegação de Veículos Autônomos em situações off-road. A tarefa foi a de interpretar corretamente 100 diferentes cenas de caminhos na floresta ou em áreas agrícolas, não-pavimentados e não-sinalizados, localizados no interior da Europa. Os resultados obtidos pela equipe DeepUFSC vão ser apresentados na Conferência de Reconhecimento de Padrões – DAGM GCPR 2021.
Veja aqui a classificação final da competição: https://competitions.codalab.org/competitions/31086#results
A tarefa de interpretar corretamente cenas de estrada de terra do Interior, sem sinalização, com muitos buracos e sem marcação de pistas, é um grande desafio para os veículos autônomos e é um assunto de extrema importância para as pesquisas em navegação veicular autônoma em países em desenvolvimento, onde estes ambientes não estruturados são muito comuns. Se nós queremos que caminhoneiros do Interior tenham à sua disposição sistemas de auxílio à navegação que os apoiem em intermináveis estradas do interior do Brasil ou do interior da Índia ou África, ou que implementos agrícolas possam executar muitas funções de forma semi-autônoma, ou mesmo que veículos militares possam realizar operações de rotina com mais conforto e segurança, é muito importante que as tecnologias de navegação veicular autônoma e de apoio ao motorista, também chamados de ADAS, sejam capazes de lidar com situações off-road ou de estradas de chão. O LAPIX/UFSC entende que pesquisar tecnologias de navegação veicular autônoma para esses tipos de cenários é essencial para o Brasil.
A equipe DeepUFSC é composta pelos estudantes:
- Juliana Marian Arrais (Formada em Física e graduanda de Meteorologia)
- André Victoria Mathias (Mestrando, PPGCC)
- João Gustavo Amorim (Mestrando, PPGCC)
- Gabriel Machado (Mestrando, PPGCC)
- Bruno Juncklaus (Mestrando, PPGCC)
- Allan Cerentini (Doutorando, PPGCC)
- Felipe Radovanovic (Graduando, Engenharia Eletrônica)
Veja a página do projeto aqui: https://www.lapix.ufsc.br/pesquisas/projeto-veiculo-autonomo/