As TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
identificação de imagens e simulação de cenários em veículos autônomos
Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Análise de Dados, Algoritmos de Controle, Sistemas Inteligentes, Tecnologia AutônomaResumo
O desenvolvimento de software para veículos autônomos tem focado em melhorar a segurança viária através do uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como Redes Neurais Artificiais e algoritmos de detecção como o YOLOv3-tiny. Este trabalho aborda os desafios de criar sistemas confiáveis e seguros para veículos autônomos, buscando soluções que aprimorem a detecção de obstáculos e a tomada de decisão em tempo real. Utilizando métodos de análise crítica de artigos científicos, a pesquisa revelou que, embora técnicas como RNA e YOLOv3-tiny sejam altamente eficazes, ainda há necessidade de melhorias, especialmente no controle de veículos em ambientes dinâmicos. Os objetivos de identificar avanços e desafios na área foram alcançados, evidenciando que, apesar dos progressos, a evolução contínua das técnicas é essencial para garantir a segurança e a eficácia dos sistemas autônomos no futuro.
