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A indústria 4.0 está vivendo atualmente seu melhor momento, e a robótica e a visão mecânica abriram campos profissionais muito atrativos para o futuro dos profissionais desses setores, incluindo cientistas da computação.

Este Programa avançado é destinado aos alunos que desejam se especializar na área dos Sistemas de Navegação de Robôs, para o qual a equipe de professores especializados preparou um programa que fornece aos alunos todo o conhecimento nesta área para que ao final dos seis meses desta capacitação eles possam dominar as principais técnicas e ferramentas atualmente utilizadas no desenvolvimento da Robótica.

Assim, este programa, ministrado em modo online, aprofunda-se nas técnicas de visão utilizadas na Robótica, no desenvolvimento e compreensão de algoritmos, na melhoria das técnicas de processamento e análise de imagens, bem como no SLAM visual, na localização de Robôs e no Mapeamento Simultâneo utilizando as mais recentes técnicas de Visão Artificial empregadas.

Os profissionais de TI que desejam progredir neste campo possuem uma excelente oportunidade de alcançar seus objetivos de forma conveniente e flexível, pois esta qualificação lhes permite acessar todo o conteúdo do programa de estudos sem horários fixos. Desta forma, você pode distribuir a carga pedagógica dos módulos que compõem este programa de acordo com suas necessidades. Isto permite que você concilie suas responsabilidades pessoais com um aprendizado de qualidade..

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Este Programa avançado de Sistemas de Navegação de Robôs conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Engenharia Robótica
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

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O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

O desenvolvimento deste programa se baseia no Aprendizado Baseado em Problemas, pelo qual o aluno deverá resolver as diferentes situações da prática profissional que surgirem ao longo do programa. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

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O plano de estudos deste Programa avançado foi estruturado em quatro módulos, nos quais a equipe docente utilizou a metodologia Relearning, que permite que a aquisição da aprendizagem seja progressiva e natural ao longo de todo o programa. Isto é possível graças à reiteração de conceitos-chave relacionados à Robótica, para que o estudante possa assimilar conceitos de forma mais eficiente e rápida. Desta forma, você alcançará um alto nível de capacitação nas 600 horas letivas planejadas para este programa.

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Módulo 1. Robótica. Projeto e modelagem de robôs

1.1. Robótica e Indústria 4.0

1.1.1. Robótica e Indústria 4.0
1.1.2. Campos de aplicação e casos de uso
1.1.3. Subáreas de especialização em Robótica

1.2. Arquiteturas de hardware e software de robôs

1.2.1. Arquiteturas hardware e tempo real
1.2.2. Arquiteturas de software de robôs
1.2.3. Modelos de comunicação e tecnologias de Middleware
1.2.4. Integração de software com Robot Operating System (ROS)

1.3. Modelagem matemática de robôs

1.3.1. Representação matemática de sólidos rígidos
1.3.2. Rotações e translações
1.3.3. Representação hierárquica do estado
1.3.4. Representação distribuída do estado em ROS (Biblioteca TF)

1.4. Cinemática e dinâmica de robôs

1.4.1. Cinemática
1.4.2. Dinâmica
1.4.3. Robôs subatuados
1.4.4. Robôs redundantes

1.5. Modelagem de robôs e simulação

1.5.1. Tecnologias de modelagem de robôs
1.5.2. Modelagem de robôs com URDF
1.5.3. Simulação de robôs
1.5.4. Modelagem com simulador Gazebo

1.6. Robôs manipuladores

1.6.1. Tipos de robôs manipuladores
1.6.2. Cinemática
1.6.3. Dinâmica
1.6.4. Simulação

1.7. Robôs móveis terrestres

1.7.1. Tipos de robôs móveis terrestres
1.7.2. Cinemática
1.7.3. Dinâmica
1.7.4. Simulação

1.8. Robôs móveis aéreos

1.8.1. Tipos de robôs móveis aéreos
1.8.2. Cinemática
1.8.3. Dinâmica
1.8.4. Simulação

1.9. Robôs móveis aquáticos

1.9.1. Tipos de robôs móveis aquáticos
1.9.2. Cinemática
1.9.3. Dinâmica
1.9.4. Simulação

1.10. Robôs bioinspirados

1.10.1. Humanoides
1.10.2. Robôs com quatro ou mais pernas
1.10.3. Robôs modulares
1.10.4. Robôs com peças flexíveis (Soft-Robotics)

Módulo 2. Algoritmos de planejamento de robôs

2.1. Algoritmos de planejamento clássicos

2.1.1. Planejamento discreto: espaço de estados
2.1.2. Problemas de planejamento em Robótica. Modelos de sistemas robóticos
2.1.3. Classificação de planejadores

2.2. O problema de planejamento da trajetória em robôs móveis

2.2.1. Formas de representação do ambiente: grafos
2.2.2. Algoritmos de busca em grafos
2.2.3. Introdução de custos nos grafos
2.2.4. Algoritmos de busca em grafos pesados
2.2.5. Algoritmos com enfoque de qualquer ângulo

2.3. Planejamento em sistemas robóticos de alta dimensionalidade

2.3.1. Problemas de Robótica de alta dimensionalidade: manipuladores
2.3.2. Modelo cinemático direto/inverso
2.3.3. Algoritmos de planejamento de amostragem PRM e RRT
2.3.4. Planejamento para restrições dinâmicas

2.4. Planejamento de amostras otimizado

2.4.1. Problemas dos planejadores baseados em amostras
2.4.2. Conceito de otimização probabilística RRT*
2.4.3. Etapa de reconexão: restrições dinâmicas
2.4.4. CForest. Planejamento paralelo

2.5. Implementação real de um sistema de planejamento de movimentos

2.5.1. Problema de planejamento geral. Ambientes dinâmicos
2.5.2. Ciclo de ação, sensorização. Aquisição de informações do ambiente
2.5.3. Planejamento local e global

2.6. Coordenação em sistemas multi-robô I: sistema centralizado

2.6.1. Problema de coordenação multi-robô
2.6.2. Detecção e resolução de colisões: modificação de trajetória com Algoritmos Genéticos
2.6.3. Outros algoritmos de bioinspiração: enxame de partículas e fogos de artifício
2.6.4. Algoritmo para evitar colisões por escolha de manobras

2.7. Coordenação em sistemas multi-robô II: abordagens distribuídas I

2.7.1. Uso de funções de objetivo complexas
2.7.2. Eficiência de Pareto
2.7.3. Algoritmos evolutivos multiobjetivo

2.8. Coordenação em sistemas multi-robô III: abordagens distribuídas II

2.8.1. Sistemas de planificação de ordem 1
2.8.2. Algoritmo ORCA
2.8.3. Adicionadas  de restrições cinemáticas e dinâmicas na ORCA

2.9. Teoria do planejamento da decisão

2.9.1. Teoria da decisão
2.9.2. Sistemas de decisão sequencial
2.9.3. Sensores e espaços de informação
2.9.4. Planejamento de incertezas em sensoriamento e atuação

2.10. Sistemas de planejamento de aprendizagem por reforço

2.10.1. Obtenção da recompensa esperada de um sistema
2.10.2. Técnicas de aprendizagem por recompensa média
2.10.3. Aprendizagem por reforço inverso

Módulo 3. Técnicas de visão artificial em robótica: processamento e análise de imagens

3.1. Visão por computador

3.1.1. Visão por computador
3.1.2. Elementos de um sistema de visão computacional
3.1.3. Ferramentas matemáticas

3.2. Sensores óticos para robótica

3.2.1. Sensores óticos passivos
3.2.2. Sensores óticos ativos
3.2.3. Sensores não óticos

3.3. Aquisição de imagens

3.3.1. Representação de imagens
3.3.2. Espaço de cores
3.3.3. Processo de digitalização

3.4. Geometria das imagens

3.4.1. Modelos de lentes
3.4.2. Modelos de câmeras
3.4.3. Calibração de câmeras

3.5. Ferramentas matemáticas

3.5.1. Histograma de uma imagem
3.5.2. Convolução
3.5.3. Transformada de Fourier

3.6. Pré-processamento de imagens

3.6.1. Análise de ruídos
3.6.2. Suavização de imagem
3.6.3. Aperfeiçoamento de imagem

3.7. Segmentação de imagens

3.7.1. Técnicas baseadas em contornos
3.7.3. Técnicas baseadas em histograma
3.7.4. Operações morfológicas

3.8. Detecção de características na imagem

3.8.1. Detecção de pontos de interesse
3.8.2. Descritores de características
3.8.3. Correspondências entre características

3.9. Sistemas de visão 3D

3.9.1. Percepção 3D
3.9.2. Correspondência de características entre as imagens
3.9.3. Geometria com múltiplas vistas

3.10. Localização baseada na Visão Artificial

3.10.1. O problema da localização de robôs
3.10.2. Odometria visual
3.10.3. Fusão sensorial

Módulo 4. SLAM Visual. Localização de robôs e mapeamento simultâneo através técnicas de Visão Artificial

4.1. Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)

4.1.1. Localização e Mapeamento Simultâneo. SLAM
4.1.2. Aplicações do SLAM
4.1.3. Funcionamento do SLAM

4.2. Geometria projetiva

4.2.1. Modelo Pin-Hole
4.2.2. Estimativa de parâmetros intrínsecos de uma câmera
4.2.3. Homografia, princípios básicos e estimativa
4.2.4. Matriz fundamental, princípios e estimativa

4.3. Filtros Gaussianos

4.3.1. Filtro de Kalman
4.3.2. Filtro de informação
4.3.3. Ajuste e parametrização dos filtros Gaussianos

4.4. Estéreo EKF-SLAM

4.4.1. Geometria de câmera estéreo
4.4.2. Extração e busca de características
4.4.3. Filtro Kalman para SLAM estéreo
4.4.4. Ajustes de parâmetros de EKF-SLAM estéreo

4.5. Monocular EKF-SLAM

4.5.1. Parametrização de Landmarks em EKF-SLAM
4.5.2. Filtro de Kalman para SLAM monocular
4.5.3. Ajustes de parâmetros EKF-SLAM monocular

4.6. Detecção de fechamento de loop

4.6.1. Algoritmo de força bruta
4.6.2. FABMAP
4.6.3. Abstração usando GIST e HOG
4.6.4. Detecção mediante aprendizagem profunda

4.7. Graph-SLAM

4.7.1. Graph-SLAM
4.7.2. RGBD-SLAM
4.7.3. ORB-SLAM

4.8. Direct Visual SLAM

4.8.1. Análise do algoritmo Direct Visual SLAM
4.8.2. LSD-SLAM
4.8.3. SVO

4.9. Visual Inertial SLAM

4.9.1. Integração de medidas inerciais
4.9.2. Baixo acoplamento: SOFT-SLAM
4.9.3. Alto acoplamento: Vins-Mono

4.10. Outras tecnologias de SLAM

4.10.1. Aplicações além do SLAM visual
4.10.2. Lidar-SLAM
4.10.2. Range-only SLAM

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