Rafael Luiz Klaser

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• FERNANDES, LEANDRO C. ; SOUZA, JEFFERSON R. ; PESSIN, GUSTAVO ; SHINZATO, PATRICK Y. ; SALES, DANIEL ; MENDES, CAIO ; PRADO, MARCOS ; KLASER, RAFAEL ; MAGALHÃES, ANDRÉ CHAVES ; HATA, ALBERTO ; PIGATTO, DANIEL ; BRANCO, KALINKA CASTELO ; GRASSI, VALDIR ; OSORIO, FERNANDO S. ; WOLF, DENIS F. . CaRINA Intelligent Robotic Car: Architectural Design and Applications. Journal of Systems Architecture , v. 60, p. 6, 2014.

• PESSIN, GUSTAVO ; SALES, DANIEL O. ; DIAS, MAURÍCIO A. ; KLASER, RAFAEL L. ; WOLF, DENIS F. ; UEYAMA, JÓ ; OSÓRIO, FERNANDO S. ; VARGAS, PATRÍCIA A. . Swarm intelligence and the quest to solve a garbage and recycling collection problem. Soft Computing (Berlin. Print) , v. 1, p. 1, 2013.

• KLASER, RAFAEL ; OSORIO, F. S. . Veículos autônomos em ambientes externos não estruturados - Percepção, mapeamento, planejamento e controle. 1. ed. Novas Edições Acadêmicas, 2015. v. 1. 105p .

• KLASER, RAFAEL LUIZ ; OSORIO, FERNANDO SANTOS ; WOLF, DENIS . Vision-Based Autonomous Navigation with a Probabilistic Occupancy Map on Unstructured Scenarios. In: 2014 Joint Conference on Robotics: SBRLARS Robotics Symposium and Robocontrol (SBR LARS Robocontrol), 2014, Sao Carlos. 2014 Joint Conference on Robotics: SBR-LARS Robotics Symposium and Robocontrol. p. 146.

• KLASER, R. L. ; OSORIO, F. S. ; WOLF, DENIS F. . Simulation of an Autonomous Vehicle with a Vision-Based Navigation System in Unstructured Terrains Using OctoMap. In: 2013 III Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2013, Niteroi. 2013 III Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering. p. 177.

• KLASER, R. L. ; OSORIO, F. S. . Acompamento do deslocamento de objetos utilizando um par de câmeras e técnicas de visão computacional. In: Mostra UNISINOS de Iniciação Científica, 2007, São Leopoldo. Mostra UNISINOS de Iniciação Científica. São Leopoldo: UNISINOS, 2007. v. u.

• KLASER, R. L. ; OSORIO, F. S. . Utilização da técnica SIFT para navegação de veículos autônomos baseada em imagens. In: Mostra UNISINOS de Iniciação Científica, 2006, São Leopoldo. Mostra UNISINOS de Iniciação Científica. São Leopoldo: UNISINOS, 2006. v. u.

• COSTA, R. F. ; KLASER, R. L. ; OSORIO, F. S. . Correlação de imagens para navegação visual através do uso de atributos locais. In: XVII Salão de Iniciação Científica da UFRGS, 2005, Porto Alegre. Resumos do XVII Salão de Iniciação Científica. Porto Alegre: UFRGS, 2005. v. u. p. 72.

• KLASER, R. L. ; OSORIO, F. S. . Utilização de atributos de cor em algoritmos de visão computacional - estudo de correção de cores e melhoria da qualidade em imagens. In: Mostra UNISINOS de Iniciação Científica, 2005, São Leopoldo. Mostra UNISINOS de Iniciação Científica. São Leopoldo: UNISINOS, 2005. v. u.

• KLASER, R. L. . Aplicando a Visão Computacional no estudo do comportamento animal. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2006 - 2006

  IAVI - Inteligência Artificial aplicada em Veículos e Agentes Móveis Inteligentes, Descrição: Este projeto visa estudar, desenvolver, aperfeiçoar e aplicar técnicas de Inteligência Artificial em Veículos Móveis Inteligentes, e de um modo mais genérico, atuaremos na pesquisa de Agentes Móveis Autônomos e Inteligentes. As pesquisas na área de Inteligência Artificial (I.A.) serão focadas no estudo e desenvolvimento de técnicas de Aprendizado de Máquina, de Visão Computacional e de Controle de robôs móveis, veículos e agentes móveis autônomos. O Projeto IAVI (I.A. em Veículos e Agentes Móveis Inteligentes) busca aumentar a autonomia e robustez de diferentes sistemas baseados em agentes móveis, destacando-se os robôs móveis e veículos autônomos. Este tema de estudo vem se destacando junto às pesquisas realizadas por diversos pesquisadores da Unisinos, envolvendo as linhas de pesquisa de Inteligência Artificial, de Processamento Gráfico e de Sinais, e o GPVA (Grupo de Pesquisa em Veículos Autônomos) da Unisinos. Em particular este projeto visa dar continuidade e desenvolver ainda mais os trabalhos de pesquisa iniciados nos projetos HMLT (Hybrid Machine Learning Tools), COHBRA (Controle Híbrido de Robôs Autônomos) e CORNEA (Color Object Recognition using a Neural Approach). O projeto IAVI será desenvolvido através da implementação de ferramentas computacionais, que buscam inicialmente modelar e simular os robôs e veículos móveis inteligentes, incluindo o estudo e implementação de seus sensores, atuadores e sistemas de controle, bem como a sua interação com os elementos do ambiente onde estão inseridos. A partir de simulações em ambientes virtuais, buscamos o desenvolvimento de novas técnicas de aprendizado, visão e controle que possam ser aplicadas nos dispositivos físicos (robôs) e serem executadas em tempo real.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rafael Luiz Klaser - Integrante / ´Fernando Santos Osório - Coordenador., Financiador(es): Universidade do Vale do Rio dos Sinos - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2005 - 2005

  CORNEA - Color based Object Recognition using a Neural Approach (Reconhecimento de Objetos baseado em Atributos de Cor e Redes Neurais, Descrição: O projeto CORNEA visa o reconhecimento de objetos presentes em imagens, obtidas a partir de uma única câmera de vídeo, onde é dado um destaque especial às características de cor e textura dos objetos a serem localizados na imagem. A partir de trabalhos anteriores que vem sendo desenvolvidos junto ao Grupo de Inteligência Artificial (GIA-PIPCA) junto ao Mestrado em Computação Aplicada da Unisinos, onde buscaremos aperfeiçoar as técnicas de Processamento Neural de Imagens (PNI / PII - Processamento Inteligente de Imagens), bem como iremos desenvolver pesquisas que permitam melhorar o desempenho destes sistemas que estamos desenvolvendo. Os sistemas a serem pesquisados no projeto CORNEA serão focados no reconhecimento de conjuntos de cores características de um objeto, bem como, será pesquisada a capacidade destes sistemas em reconher texturas (padrões especiais de cores). Entre as possíveis aplicações deste sistema estão: i) Identificar "pontos de referência" no ambiente de modo a auxiliar no processo de controle de posicionamento, seja para a navegação de um veículo autônomo, ou mesmo, para auxiliar deficientes visuais a se localizarem; ii) Auxiliar um robô móvel a identificar objetos, como por exemplo, atuar na procura e recolhimento de latas de refrigerante usadas; iii) Identificar sinalizações presentes no ambiente, o que pode ser útil em sistemas automatizados de auxílio a condução de veículos; iv) Buscar e identificar logotipos de empresas em uma base de imagens que apareceram na mídia (verificação automatizada da exposição da marca). Em resumo, nosso objetivo é reconhecer objetos e fragmentos de imagens baseando-se em atributos obtidos a partir das cores dos pixels destes elementos, usando para isto técnicas de aprendizado de máquinas, onde daremos destaque à aplicação das Redes Neurais Artificiais em tarefas de visão computacional e de robótica móvel autônoma.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Rafael Luiz Klaser - Integrante / ´Fernando Santos Osório - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa / Universidade do Vale do Rio dos Sinos - Bolsa.

Prêmios