Metodologia para Classificação de Pilotos de Veículo Baja SAE via Redes Neurais

Tomaz Filgueira Nunes¹; Allan de Medeiros Martins¹; Ivanovitch Medeiros da Silva¹

¹ Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0347

Resumo

Imergindo-se no contexto dos esportes motorizados, a identificação de sistemas se torna uma grande aliada para o bom rendimento de uma equipe de corrida, pois pode extrair características importantes do sistema carro/piloto e assim fornecer feedbacks para melhor performance. Partindo deste princípio, este trabalho objetiva a classificação de pilotos de um veículo off-road Baja SAE. Através da parceria com a equipe Car-Kará Baja SAE UFRN, foram selecionados 4 pilotos diferentes em 7 pistas de testes. Os dados foram colhidos através de um data logger industrial e analisados de maneira offline. A partir da coleta dos dados, fez-se a divisão do vetor de variáveis em 3 e 5 partições e então foi computada análise estatística de cada parte, criando o vetor de características. Ele, por sua vez, foi inserido em uma arquitetura neural artificial de duas camadas ocultas, obtendo uma taxa de sucesso de 97% para o vetor de 3 divisões e 93% para o vetor de 5 divisões.

Palavras-chave: Identificação de Sistemas; Análise Estatística de Dados; Baja SAE; Redes Neurais Artificiais.