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Estudar, implementar e avaliar o desempenho de algoritmos de robótica probabilística para veículos autônomos em ambientes reais.

Noções Básicas: Estimativa Recursiva de Estado, Filtros Gaussianos, Filtros Não Paramétricos, Movimento de Robôs, Percepção de Robôs. Localização: Localização de Robôs Móveis de Markov e Gaussian, Localização de Robôs M´oveis de Grade e Monte Carlo. Mapeamento: Mapeamento de Grade de Ocupação, Localização e Mapeamento Simultâneos.

THRUN, S.; BURGARD, W.; FOX, D., Probabilistic Robotics, 1a. edição, Editora The MIT Press, 2005. CHOSET, H. et al., Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations, 1a. edição, Editora Bradford Books, 2005. LAVALLE, S.M., Planning Algorithms, 1a. edição, Editora Cambridge University Press, 2006.

CORKE, P., Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python, 1a. edição, Editora Springer, 2023. SPONG, M.W.; HUTCHINSON, S.; VIDYASAGAR, M., Robot Modeling and Control, 2a. edição, Editora Wiley, 2020. LYNCHM, K.M.; PARK, F.C., Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, 1a. edição, Editora Cambridge University Press, 2017. SICILIANO, B. at al., Robotics: Modelling, Planning and Control, 1a. edição, Editora Springer, 2009. SUTTON, R.S.; BARTO, A.G., Reinforcement Learning: An Introduction, 2a. edição, Editora Bradford Books, 2018.