Banca de QUALIFICAÇÃO: ARTHUR ANDRADE BEZERRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ARTHUR ANDRADE BEZERRA
DATA : 20/12/2025
HORA: 13:00
LOCAL: Sala Virtual PPgEEC
TÍTULO:

Aprimorando as técnicas de navegação visual para um Sistema Anticolisão em um Veleiro Robótico Autônomo

PALAVRAS-CHAVES:

Visão Robótica; Dataset Visual Aquático; Classificação 

PÁGINAS: 55
RESUMO:

A navegação autônoma em ambiente marítimo ainda é pouco explorada quando comparada aos avanços em veículos terrestres e aéreos, apesar do potencial para monitoramento ambiental contínuo, apoio a pesquisas científicas e aumento da segurança em missões de longa duração. Neste contexto, esta tese investiga o uso de visão computacional na percepção e prevenção de colisões em veleiros robóticos autônomos, tomando como plataformas de referência o N-Boat e o F-Boat, desenvolvidos em universidades brasileiras. O trabalho parte de uma linha de base clássica, inteiramente geométrica, que combina calibração e retificação estéreo, segmentação céu–mar baseada em cor, estimação de disparidade por StereoSGBM e fusão com dados inerciais em um sonar visual polar. Em seguida, é proposta uma arquitetura de percepção neural que integra segmentação semântica da água, detecção de obstáculos com modelos modernos de detecção (incluindo YOLOv11 e RF-DETR) e estimação de distância, reforçada pela técnica SAHI para melhorar a detecção de objetos muito pequenos em imagens de alta resolução. Devido à escassez de dados anotados em cenários marítimos, foi desenvolvido o dataset VISBOAT e um módulo de aumentação programática, responsável por gerar imagens sintéticas fotometricamente coerentes a partir de cenas reais. Experimentos preliminares indicam ganhos consistentes de desempenho em métricas de detecção (mAP@50), em especial para boias e pequenos obstáculos distantes, quando se combinam dados reais, augmentação generativa e SAHI. Esses resultados sustentam a hipótese de que uma arquitetura de percepção visual, apoiada em visão estéreo, segmentação e detecção de objetos, pode fornecer informações suficientes para apoiar sistemas de navegação e prevenção de colisões em veleiros autônomos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1345674 - LUIZ MARCOS GARCIA GONCALVES
Externo à Instituição - COSIMO DISTANTE - US
Externo à Instituição - ESTEBAN WALTER GONZALEZ CLUA - UFF