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Tutoriais 


T1: Introdução ao Robot Operating System (ROS)

  Kristofer Stift Kappel
  Universidade Federal de Pelotas

Resumo: O Robot Operating System (ROS) é uma ferramenta que auxilia no desenvolvimento de sistemas robóticos, auxiliando no desenvolvimento colaborativo e oferecendo recursos como passagem de mensagens entre processos, convenções e padronizações de mensagens, independência de linguagem, além de integração com diversas ferramentas e pacotes. Nesse tutorial serão abordados os conceitos principais para começar a utilizar o ROS, juntamente com exemplos práticos que demonstram esses conceitos.

Lista de Tópicos:

  1. Introdução - Problemas existentes no desenvolvimento de robôs;
  2. Por que usar o ROS? – Vantagens da utilização do ROS;
  3. Distribuições – Como funciona o release das distribuições do ROS;
  4. Conceitos do ROS – “Parte teórica”, como funciona o ROS;
  5. Instalação;
  6. Turtlesim – Utilização do turtlesim para exercitar os conceitos vistos;
  7. Pacotes – Como criar um pacote do ROS;
  8. Nodos - Como criar e comunicar dois nodos em C;
     

 

T2: ROS + Gazebo: Robôs em Marte e em sua máquina

 

Thamiris Lima Costa1, Alan Kunz Cechinel1, Sérgio Genilson Pfleger2, Matheus Machado dos Santos3, Patrícia Della Méa Plentz3, Jônata Tyska Carvalho4, Ebrahim Samer El’Youssef5, Edson Roberto De Pieri6

1PGEAS UFSC Florianópolis/SC ; 2PPGMC FURG Rio Grande/RS ; 3PPGMC FURG Rio Grande/RS ; 4INE UFSC Florianópolis/SC; 5UFSC Blumenau/SC; 6DAS UFSC Florianópolis/SC

Resumo: O ROS - Robot Operating System é um conjunto de ferramentas e bibliotecas destinadas ao desenvolvimento de aplicações robóticas e é utilizado em diversos projetos, inclusive em Marte. Ele normalmente é combinado ao Gazebo, que é um simulador robótico que permite a simulação de muitos tipos de robôs e ambientes, desde os mais simples até os mais complexos, como o nosso planeta vizinho. Neste tutorial será fornecida uma visão introdutória dos softwares ROS e Gazebo que abordará conceitos básicos e seus funcionamentos, e incluirá implementações envolvendo exemplos simples de simulação e controle robótico. Com o objetivo de consolidar o aprendizado, a parte prática do tutorial será realizada através da construção de cenários de simulação direcionada à robôs móveis.

Lista de Tópicos:

  1. Introdução ao ROS
    a. Arquitetura e funcionamento
    b. Conceitos básicos: Tópicos, serviços, parâmetros, launch, TF-Tree
    c. Carregamento de robôs
    d. Instalação
  2. Introdução ao Gazebo
    a. Arquitetura e funcionamento
    b. Conceitos básicos: plugins, modelos de ambiente, modelos de robôs
    c. Construção de Ambientes e Robôs
  3. Hands-on
    a. Carregamento de um cenário de simulação;
    b. Execução da simulação

 

T3: Deep Learning embedded into Raspberry PI 3 using Quantized Pytorch Models 
  Lucas Coutinho Freitas, Lisane Brisolara de Brisolara
  Universidade Federal de Pelotas

Abstract: In this tutorial we will see how to embed a pre trained deep learning model into Raspberry Pi 3 leveraging post-quatization techniques using pytorch as framework.  At the end of this tutorial the attendees will be capacitated to: understand the techniques of model quantization; chose the best technique for their problem; build the necessary code to quantize and validate their models; and also encapsulate the model to easily deploy their solutions on  a embedded plataform.

Outline:

  1. Brief Introduction to Deep Learning
  2. Why is model quantization so important for embedded systems?
  3. Quantization Techniques
  4. Pytorch backend for model quantization
  5. Model evaluation
  6. Torch jit for deploying
  7. Tutorial close

 

Painel

Painel Mulheres inspiradoras: Trajetórias de Sucesso

Convidadas

Caroline Concatto
Software Engineer at Arm-UK

Emilena Specht
Systems Engineer at MDA-Canada

Fabíola Greve
Professora Associada na Universidade Federal da Bahia (UFBA)


Mediadora

Flávia Maristela Santos Nascimento
Professora no Instituto Federal da Bahia (IFBA)

Resumo: Neste painel as convidadas Caroline Concatto, Emilena Specht e Fabíola Greve irão compartilhar suas trajetórias de sucesso na indústria e academia. Em uma conversa descontraída, mediada por Flávia Maristela, as convidadas irão revelar conquistas e desafios que enfretaram ou ainda enfretam nas suas carreiras. Temas como experiências na graduação e pó-graduação na área de tecnologia e oportunidades, desafios exterior e maternidade estão entre os abordados.

Biografias:

  • Caroline é formada em Engenharia Digitais pelas UERGS, mestrado em Microeletronica pelas UFRGS. Mudou para Manchester/Inglaterra em 2016 para trabalhar na Universidade de Manchester. E desde 2018 eh Engenheira de Software na Arm trabalhando com compiladores para Super Computadores.
     
  • Emilena Specht é Engenheira de Computação e mestre em Ciência da Computação pela UFRGS e possui um MBA em Gestão de Projetos pela UNISINOS. Ela iniciou sua carreira profissional na AEL Sistemas S.A. em 2007, trabalhando no desenvolvimento de software, mais especificamente, airborne safety critical software. De 2014 to 2018, Emilena foi Gerente Técnica para o Wide Area Display, o principal display de cockpit do avião de combate Saab's Gripen NG. Em 2018, Emilena integrou o time de P&D da MDA Systems Ltd. no Canada, trabalhado com sistemas Counter-UAV, manutenção preditiva, visualização 3D e comando e controle para aplicações de defesa.
     
  • Fabíola Greve é professora titular e pesquisadora em Ciência da Computação, sendo atual Diretora do Instituto de Computação da UFBA. Doutora pela Université Rennes I, INRIA labs, e pós-doutora na Paris-Sorbonne Université. Seduzida pela área de algoritmos distribuídos, os utiliza na construção de sistemas computacionais seguros e confiáveis. Nessa frente, apaixonou-se pela blockchain, uma das tecnologias mais disruptivas. Na coordenação do grupo Gaudi-UFBA lidera pesquisas e projetos que avançam o estado da arte nessas áreas. Atualmente, coordena o Comitê Técnico em Blockchain da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), dedicando-se ao fomento e fortalecimento desse ecossistema no Brasil. 
     
  • Flávia Maristela é professora do Instituto Federal da Bahia (IFBA), Doutora em Ciência da Computação e mestre em Mecatrônica pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Atualmente, é membro do grupo de pesquisa GSORT, atuando principalmente nas áreas de Sistemas Embarcados e Sistemas de Tempo Real, com ênfase em escalonamento. Também desenvolveu trabalhos na área de Tolerância a Falhas.