METODOLOGIA PARA CLASSIFICAÇÃO DE PILOTOS DE VEÍCULO BAJA SAE VIA REDES NEURAIS

TOMAZ  FILGUEIRA NUNES; ALLAN  DE MEDEIROS MARTINS; IVANOVITCH  MEDEIROS DA SILVA

doi:10.20906/CBA2022/729

TOMAZ FILGUEIRA NUNES Universidade Federal do Rio Grande do Norte
ALLAN DE MEDEIROS MARTINS Universidade Federal do Rio Grande do Norte
IVANOVITCH MEDEIROS DA SILVA Universidade Federal do Rio Grande do Norte

DOI: https://doi.org/10.20906/CBA2022/729

Keywords: Identicação de Sistemas, Análise Estatística de Dados, Baja SAE, Redes Neurais Artificiais

Abstract

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.