Visão Artificial e Robótica Autônoma Aplicadas à Mineração

Resumo: Nos últimos anos, houve um grande avanço nas áreas de robótica e visão computacional, graças ao aumento de desempenho dos computares, avanços teóricos nestas áreas e desafios propostos por empresas (como a Amazon Picking Challenge, por exemplo) ou órgãos governamentais (como a DARPA Urban Challenge, por exemplo). Robôs e sistemas de visão computacional estão alcançando e superando capacidades humanas em vários contextos. Neste projeto, propomos investigar robótica e visão computacional aplicadas à mineração. Buscaremos encontrar soluções inovadoras para problemas da indústria de pelotização associados à eficiência e produtividade, tais como a medição de variáveis (indicadores) de interesse (o volume preciso de minério ou pelotas em pilhas ou transportados por correias transportadoras, por exemplo) e a movimentação de materiais empregando veículos autônomos.

A medição precisa, automática ou semi-automática e a baixo custo de indicadores é fundamental para o controle e otimização de processos de produção e movimentação nos diversos níveis de decisão (estratégico, tático e operacional) e ao longo de todo o ciclo dos empreendimentos minerais. Contudo, para vários indicadores, os processos de medição atuais são arcaicos, imprecisos, de alto custo ou ineficientes. O emprego de visão computacional e outras técnicas de inteligência computacional e/ou robótica para a medição tem se mostrado eficaz no processo de monitoramento de variáveis de interesse nas mais diversas áreas da indústria. Neste projeto, tiraremos proveito de nossa experiência com veículos autônomos (que precisam representar e entender precisamente o ambiente em que trafegam para operar com eficiência e segurança) para atacar problemas relevantes de medição de indicadores da indústria de pelotização.

Nossa experiência com robótica autônoma pode ser também empregada no estudo de sistemas autônomos de movimentação de materiais para otimização de processos de produção, redução do seu custo e aumento de sua segurança.

Data de início: 2016-10-01
Prazo (meses): 48

Participantes:

Papelordem crescente Nome
Pesquisador Thiago Oliveira dos Santos
Pesquisador Claudine Santos Badue Gonçalves
Coordenador Alberto Ferreira De Souza
Acesso à informação
Transparência Pública

© 2013 Universidade Federal do Espírito Santo. Todos os direitos reservados.
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras, Vitória - ES | CEP 29075-910