A Model-Predictive Motion Planner for the IARA Autonomous Car

We present the Model-Predictive Motion Planner (MPMP) of the Intelligent Autonomous Robotic Automobile (IARA). IARA is a fully autonomous car that uses a path planner to compute a path from its current position to the desired destination. Using this path, the current position, a goal in the path and a map, IARA's MPMP is able to compute smooth trajectories from its current position to the goal in less than 50 ms. MPMP computes the poses of these trajectories so that they follow the path closely and, at the same time, are at a safe distance of eventual obstacles. Our experiments have shown that MPMP is able to compute trajectories that precisely follow a path produced by a Human driver (distance of 0.15 m in average) while smoothly driving IARA at speeds of up to 32.4 km/h (9 m/s).Comment: This is a preprint. Accepted by 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA

Integração de bases de dados de clima e de solos via serviços web.

Nos últimos anos observou-se um crescimento, sem precedentes, de aplicações, sistemas e repositórios de informações que coexistem dentro das instituições de pesquisa agropecuária. Como conseqüência, a integração de dados agrícolas tem sido um grande desafio no desenvolvimento de aplicações para dar suporte à tomada de decisão no agronegócio. Para abordar este problema, este artigo apresenta uma solução, baseada em serviços Web, para integração de dados de clima e de solos. A solução é simples, do ponto de vista de implementação, e é independente da plataforma computacional. A partir da integração de dados de clima e de solos, serão desenvolvidas aplicações em diversas áreas do agronegócio, como, por exemplo, zoneamento agrícola, estimativa da produtividade de culturas, planejamento agrícola, recomendação de adubação de culturas, entre outras.SBIAgro 2009

Metodologia para estimação robusta com variâncias residuais heterogêneas em populações multirraciais.

Conjunto de dados Nelore-Hereford; Especificação dos modelos; Definição dos parâmetros genéticos; Critério de escolha de modelos; Escolha do modelo; Avaliação das fontes de heteroscedasticidade; Detecção e mitigação de dados extremos (?outliers?); Herdabilidades; Avaliações genéticas; Comparação dentro de composições raciais; Comparação entre composições raciais.bitstream/item/136233/1/DT-118.pd