Estudo da implementação do sensor câmera em veículos autônomos utilizando processador Kendryte k210 de arquitetura RISC-V

Abstract

O avanço das tecnologias sugere a implementação de medidas que visam tornar a vida das pessoas mais segura e prática. Um exemplo notável é o desenvolvimento de veículos autônomos, carros capazes de percorrer distâncias determinadas pelos usuários e tomar decisões de forma independente. Nesse contexto futuro, várias ferramentas são essenciais para a autonomia desses veículos, como é o caso do sensor de câmera. Este sensor é projetado para funcionar como os olhos do veículo, sendo capaz de reconhecer objetos ao redor e tomar decisões com base nessas detecções. Motivado pelo progresso dessa tecnologia, esta monografia apresenta um estudo bibliográfico e exploratório sobre o sensor de câmera, utilizando o processador Kendryte K210. Este processador é aplicado aos kits MaixBit, Maixduino e MaixAmigo, que possuem arquitetura RISC-V e foram desenvolvidos pela empresa Sipeed. O objetivo foi realizar um levantamento de detecções de objetos por meio destes kits. Para a análise, foram selecionadas 18 imagens com diferentes ambientes, situações, iluminações, objetos e quantidades de elementos. Uma rede neural convolucional (CNN) pré-treinada foi utilizada em conjunto com a base de programação adaptada e escrita em MicroPython fornecida pela Sipeed para facilitar a avaliação dessas ferramentas. Dessa forma, possível realizar um comparativo entre as placas utilizadas para o reconhecimento, avaliando principalmente o nível de confiança e a latência de cada kit para todos os casos aplicados. Os resultados indicaram que a placa MaixBit apresentou os melhores desempenhos, sendo a mais adequada para testes reais em veículos autônomos em potenciais trabalhos futuros.