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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Braz, Pedro Henrique de A. | - |
| Autor(es): dc.creator | Barbosa, Bruno Henrique G. | - |
| Autor(es): dc.creator | Lima, Danilo Alves de | - |
| Autor(es): dc.creator | C. Neto, Geraldo Luciano de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:50:37Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:50:37Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-09-18 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-09-18 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/36856 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1169350 | - |
| Descrição: dc.description | The development of inteligent vehicles has increased over the years, but to have access to the magnitudes of the environment and its dynamics, the vehicle needs reliable sensors to carry out these measurements. However, physical sensors are susceptible to problems, such as measurement errors, availability, and high-cost. An alternative, without high economic costs, to overcome these problems is the use of virtual sensors. This work describes the process of identifying a virtual sensor, capable of estimating the longitudinal speed of an intelligent vehicle by means of low-cost physical sensors, such as the accelerometer of a smartphone. For this, NARX (Non-linear AutoRegressive with eXogenous inputs) polynomial models were indentified, with parameters obtained by the least squares estimator and regressors chosen by the error reduction rate. Finally, robust models to mass variations of the vehicle were implemented and analyzed. The results obtained were satisfactory in terms of robustness to vehicle mass variations. One way to increase the applicability of these virtual sensors would be to obtain robustness in relation to variations in track sloping, which is desired for future work. | - |
| Descrição: dc.description | https://ssl4799.websiteseguro.com/swge5/PROCEEDINGS/PDF/CBA2018-0780.pdf | - |
| Descrição: dc.description | O desenvolvimento de veículos inteligentes vem crescendo com o passar dos anos, mas para o veículo ter acesso as grandezas do ambiente e de sua dinâmica, ele precisa de sensores confiáveis para realizar essas medições. Porém, os sensores físicos são suscetíveis a problemas, tais como: erros de medição, disponibilidade e custo elevado. Uma alternativa, sem altos custos econômicos, para contornar esses problemas é o uso de sensores virtuais. Este trabalho descreve o processo de identificação de um sensor virtual, capaz de estimar a velocidade longitudinal de um veículo inteligente por meio de sensores físicos de baixo custo, como por exemplo, o acelerômetro de um smartphone. Para isso, modelos polinomiais NARX (do inglês Non-linear AutoRegressive with eXogenous inputs) foram identificados, com parâmetros obtidos pelo estimador de mínimos quadrados e regressores escolhidos por meio da taxa de redução de erro. Por fim, a obtenção de modelos robustos às variações massa do veículo foram implementados e analisados. Avalia-se que os resultados obtidos foram satisfatórios quanto a robustez às variações de massa do veículo. Uma maneira de aumentar a aplicabilidade destes sensores virtuais seria obtendo a robustez em relação às variações de inclinação da via, o qual fica indicado para trabalhos futuros. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Veículos inteligentes | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensores virtuais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos NARX | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Intelligent vehicles | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Virtual sensors | - |
| Palavras-chave: dc.subject | NARX models | - |
| Título: dc.title | Desenvolvimento de um sensor virtual para a velocidade longitudinal de um automóvel | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho apresentado em evento | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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