Inferência Embarcada de Modelos de Inteligência Artificial com Baixo Consumo Energético para Robótica Móvel e Veículos Inteligentes

Descrição

O presente projeto tem como objetivo investigar e validar abordagens de inferência embarcada mais eficientes para os principais workloads de robótica móvel autônoma, com foco na redução do consumo energético sem comprometer desempenho e robustez operacional. A proposta contempla workloads críticos como detecção de objetos e pessoas, segmentação semântica do ambiente e Visual SLAM, integrados a uma metodologia experimental sistemática. A pesquisa parte do sistema atual do robô, estabelece uma linha de base de desempenho e consumo energético e, a partir dela, executa ciclos iterativos de otimização, quantização e integração incremental. O projeto visa produzir evidências quantitativas sobre os trade-offs entre qualidade dos modelos, latência ponta-a-ponta, estabilidade em execução contínua e redução de energia consumida. Como resultado, espera-se consolidar uma metodologia validada e elevar a maturidade tecnológica da solução para TRL 5, contribuindo para maior autonomia energética e previsibilidade operacional em robótica móvel aplicada à logística urbana.