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Title: Análise e localização de fontes de gás usando aprendizagem por reforço para robôs móveis na industria da mineração
Authors: Sathler, Maurício Souza
metadata.dc.contributor.advisor: Perez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua
Coelho, Bruno Nazario
Pessin, Gustavo
metadata.dc.contributor.referee: Freitas, Gustavo Medeiros
Perez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua
Pessin, Gustavo
Perez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua
Keywords: Minas e mineração - gás
Dispositivo automático - robô móvel
Ambientes confinados
Aprendizado de máquina - aprendizado por reforço
Issue Date: 2021
Citation: SATHLER, Maurício Souza, Análise e localização de fontes de gás usando aprendizagem por reforço para robôs móveis na industria da mineração. 2021. 75 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.
Abstract: Operações de inspeção são essenciais para garantir a segurança nos processos na indústria da mineração. Estes processos, quando realizados em ambientes confinados, demandam maior atenção pelos diversos riscos, entre eles a presença de gases nocivos ou falta de oxigênio. Devido a este problema, o presente trabalho apresenta o estudo de gases presentes na mineração assim como os sensores disponíveis no mercado. É apresentado o desenvolvimento de um sistema de sensoriamento de gás e os resultados da inspeção em um rejeito-duto. Também é apresentado a implementação de um algorítimo de detecção de fonte de gás por aprendizagem por reforço para um robô móvel assim como os resultados dessa implementação em um simulador de robótica.
metadata.dc.description.abstracten: Inspection operations are essential to ensure process safety in the mining industry. These processes, when carried out in confined spaces, demand greater attention due to the various risks, including the presence of harmful gases or lack of oxygen. Due to this problem, the present work presents the study of gases present in mining industry as well as the sensors available on the market. The development of a gas sensing system and the results of inspection in a tailings pipeline are presented. It is also presented the implementation of a gas source detection algorithm by reinforcement learning for a mobile robot, as well as the results of this implementation in a robotics simulator.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6206
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