Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Projecto e Desenvolvimento de um Carro Autónomo usando Detecção de Objectos com YOLOv4

Rishabh Chopda, Saket Pradhan e Anuj Goenka

Prevê-se que os automóveis do futuro não terão condutor; serviços de transporte ponto a ponto capazes de evitar fatalidades. Para atingir este objetivo, os fabricantes de automóveis têm investido para concretizar o potencial da condução autónoma. Neste sentido, apresentamos um modelo de carro autónomo capaz de conduzir de forma autónoma utilizando a deteção de objetos como principal meio de condução, numa pista feita de cones coloridos. Este artigo aborda o processo de fabrico de um modelo de veículo, desde a sua plataforma de hardware incorporada, até ao pipeline de ML de ponta a ponta necessário para a aquisição automatizada de dados e treino de modelos, permitindo assim que um modelo de aprendizagem profunda obtenha informações da plataforma de hardware. Este guia o carro de forma autónoma e adapta-se bem às pistas em tempo real sem extração manual de características. Este artigo apresenta um modelo de visão computacional que aprende a partir de dados de vídeo e envolve o processamento de imagens, o aumento, a clonagem comportamental e um modelo de rede neural convolucional. A arquitetura darknet é utilizada para detetar objetos através de um segmento de vídeo e convertê-lo num caminho navegável 3D. Por fim, o artigo aborda a conclusão, os resultados e o âmbito das melhorias futuras na técnica utilizada.