Projeto de simulações e experimentos em RSSFs - 2023.2

AVISOS IMPORTANTES

• • As atividades deverão ser entregues via sala no classroom.

Distribuição de Notas

• • Pitches, 90% da nota;

  • Trabalho prático, 10% da nota

Onde encontrar o professor

• • CPMAT, sala 19.

  • Email: alla<.at.>laccan.ufal.br

Calendário acadêmico

1. (03/07) Apresentação da disciplina (Ementa)

2. Revisão sistemática (link) 

3. sábado 15/07 (2h aulas) - Trab. Prático parte  1: Protocolo de revisão sistemática.

4. (17/07) Ciclo de seminários 1

   • Artigos a serem escolhidos:

     • Seyed Ahmad Soleymani et al.. Trust management in vehicular ad hoc network: a systematic review (2015)

     • Shidrokh Goudarzi et. al.. A Systematic Review of Security in Vehicular Ad Hoc Network (2013).

     • Kashif Naseer Qureshi et. al.. A Systematic Review on Routing Protocols of Vehicular Ad Hoc Networks (2015)

5. sábado 22/07 (2h aulas) - Exercício não presencial: Leitura e resumo do artigo: Santos et al.. Temporal complex networks modeling applied to vehicular ad-hoc networks (2021).

6. Fundamentos de estatística (link)

7. sábado 29/07 (2h aulas) - Trab. Prático parte  2: Análise estatística dos dados do trabalho 

8. (31/07) Ciclo de seminários 2

   • Artigos a serem escolhidos:

     • Sakhare, Kaustubh V. et. al.. Review of Vehicle Detection Systems in Advanced Driver Assistant Systems (2020)

     • El Khatib, Alaa et. al.. Driver Inattention Detection in the Context of Next-Generation Autonomous Vehicles Design: A Survey (2020).

     • Zepf, Sebastian et. al.. Driver Emotion Recognition for Intelligent Vehicles: A Survey (2020).

9. sábado 05/08 (2h aulas) - Exercício não presencial: Leitura e resumo do artigo: Andre L L Aquino et. al.. Characterization of electric load with Information Theory quantifiers. Physica. A (2017)

10. Como variar tudo ao mesmo tempo (link)

11. (14/08) Ciclo de seminários 3

    • Apresentação do material desenvolvido para as aulas 2 e 6  

    • Sugestão de leitura adicional:

      • Lin, Y et. al.. Artificial neural network modelling of driver handling behaviour in a driver-vehicle-environment system (2005).

      • Jamson, A H et. al.. Surrogate in-vehicle information systems and driver behaviour: Effects of visual and cognitive load in simulated rural driving (2005).

      • McCall, Joel C. et al.. Driver behavior and situation aware brake assistance for intelligent vehicles (2007).

12. sábado 19/08 (2h aulas) - Trab. Prático parte  3: Modelagem dos experimentos do trabalho

13. Qaundo as variáveis são muitas (link)

14. (28/08) Ciclo de seminários 4

    • Artigos a serem escolhidos:

      • Schnelle, Scott et. al.. A Personalizable Driver Steering Model Capable of Predicting Driver Behaviors in Vehicle Collision Avoidance Maneuvers (2017)

      • Bin Ibrahim, Sultan et al.. A Platform for Extracting Driver Behavior from Vehicle Sensor Big Data (2020)

      • Wang, Ziran et. al.. Driver Behavior Modeling Using Game Engine and Real Vehicle: A Learning-Based Approach (2020).

15. sábado 02/09 (2h aulas) - Trab. Prático parte  4: Design e execução exploratória dos experimentos do trabalho

16. Como construir modelos empíricos (link) 

17. sábado 09/09 (2h aulas) - Exercício não presencial: Leitura e resumo do artigo: Rosso et al.. Characterization of chaotic maps using the permutation Bandt-Pompe probability distribution. European Physical Journal. B, Condensed Matter and CompleX Systems (2013)

18. Andando na superfície de resposta (link)

19. sábado 16/09 (2h aulas) - Trab. Prático parte  5: Avaliação dos resultados do trabalho

20. (18/09) Apresentação e entrega trabalho final

21. (25/09) Reavaliação

22. (27/09) Final

Nota

• A carga horária desse curso corresponde a 60 horas de aulas, ou seja, 60 aulas x 60 min = 3.600 min de aulas. O calendário apresentado corresponde a 72 aulas de 50 min, ou seja, 72 aulas x 50 min = 3.600 min de aulas. 8 aulas de 2h (16h) e 14 de 4h (56h).