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Em um sistema robótico autônomo, a percepção do ambiente é fundamental para a navegação e a tomada de decisões. Considere um robô equipado com sensores LIDAR e câmeras de visão computacional. Qual é a principal vantagem da fusão de dados entre esses dois tipos de sensores na construção de um mapa do ambiente?
a) Aumenta a complexidade do sistema, tornando-o mais difícil de calibrar.
b) Permite a identificação e o reconhecimento de objetos em 3D com maior precisão.
c) Reduz a necessidade de processamento computacional ao eliminar a redundância de dados.
d) Facilita a comunicação entre robôs em uma rede sem fio.

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há 8 meses

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Ed

há 8 meses

Para responder a essa pergunta, vamos analisar as opções em relação à fusão de dados entre sensores LIDAR e câmeras de visão computacional. a) Aumenta a complexidade do sistema, tornando-o mais difícil de calibrar. - Embora a fusão de dados possa aumentar a complexidade, essa não é a principal vantagem. b) Permite a identificação e o reconhecimento de objetos em 3D com maior precisão. - Esta opção é bastante relevante, pois a combinação de dados de LIDAR (que fornece informações de distância e forma) com imagens de câmeras (que fornecem detalhes visuais) realmente melhora a capacidade de identificar e reconhecer objetos em 3D. c) Reduz a necessidade de processamento computacional ao eliminar a redundância de dados. - Na verdade, a fusão de dados pode aumentar a necessidade de processamento, pois envolve a combinação de diferentes tipos de dados. d) Facilita a comunicação entre robôs em uma rede sem fio. - Essa opção não está diretamente relacionada à fusão de dados entre sensores. Portanto, a principal vantagem da fusão de dados entre sensores LIDAR e câmeras de visão computacional na construção de um mapa do ambiente é: b) Permite a identificação e o reconhecimento de objetos em 3D com maior precisão.

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