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%  \TEXT{\textbf{Palavras-chave}}
%       {Robôs autónomos, \textit{reinforcement learning}, modularidade, redundância sensorial.}
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%  \TEXT{\textbf{Resumo}}
%       {O objectivo deste trabalho é projectar e desenvolver pequenos robôs autónomos preparados para aprendizagem de comportamentos de locomoção. Uma vez que existem vários tipos de sensores e outros dispositivos que podem ser integrados num robô orientado para aprendizagem, pretendeu-se projectar um sistema modular que possibilite a adição de dispositivos futuros.}
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%       {Dos diversos tipos de \textit{machine learning} existentes o \textit{reinforcement learning} é, sem dúvida, um dos mais interessantes. Uma vez que, o \textit{reinforcement learning} é um tipo de aprendizagem não supervisionada, isto implica que seja o robô a julgar o resultado das suas acções, julgamento esse que resulta em ``recompensas'', positivas ou negativas, consoante o as acções serem, boas ou más respectivamente.}
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%       {Para que o robô possa fazer esse julgamento deve estar dotado de dispositivos que lhe permitam dar informações sobre o meio que o rodeia. A maioria dos pequenos robôs existentes possui apenas sensores de distância, sensores de movimento, alguns, câmara de video, etc... No entanto são poucos os que possuem redundância sensorial e sensores de contacto. Qualquer pessoa que, resultante de qualquer acção, tenha um contacto físico com o meio, sabe que não deve tomar aquela acção novamente naquelas circunstâncias. Pois, sentiu através da dor, oriunda do contacto físico, que foi uma má acção.}
%  \TEXT{}
%       {Para que os robôs aprendam eficazmente é necessário que executem más acções, pois, é com as más acções que o robô irá descobrindo o que, realmente, são boas acções. Nesse sentido, procurou-se projectar robôs robustos. Mas, ao mesmo tempo, flexíveis o suficiente para não danificarem o meio que os rodeia.
%       }
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  \TEXT{\textbf{Keywords}}
       {Autonomous driving, micro-electromechanical systems (MEMS), modularity, inertial systems.}
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  \TEXT{\textbf{Abstract}}
       {}
  \TEXT{}
       {As there are some market solutions, but they all require vehicle transformation or weren't flexible enough for this project specifications, the entire apparatus had to be developed.}
  \TEXT{}
       {The goal of this project is to develop a system capable of interfacing non-drive-by-wire vehicle controls with software commands, with special attention to monitoring devices which should be capable of monitoring human drivers as well.}
  \TEXT{}
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Active security systems became standard in almost every vehicle in the market today. It all started with ABS, airbags, EPS and so on. Now a new generation of active security systems are being developed and already equip some expensive class cars. This new generation focus on warning the driver and handle the vehicle control in case of driver failure. Among this systems we can find radar, laser and ultrasound range finders who inform the driver of potential collisions and even apply the vehicle brakes to prevent it.

In the latest years the ATLAS team has been working in advanced perception and sensor fusion algorithms for vehicles and testing them in autonomous navigation competitions using small robot vehicles with very good results.  Recently the team acquired a full scale vehicle and transformed it into a real world advanced perception studies platform, equipping it with cameras, LIDARs, GPS and inertial measurement units. This devices allow the vehicle to have exterior perception, but to complete the setup the vehicle needs perception of the driver's actions, like knowing which controls are being actuated and if the driver has the notion of surrounding environment.

The goal of this project is to develop the setup responsible for monitoring the vehicle controls status. 