\section[Conclusões e trab. futuros]{Conclusões e trabalhos futuros}
\begin{frame}{Conclusões e trabalhos futuros}
	\begin{multicols}{2}
		\tableofcontents[currentsection, hideothersubsections]
	\end{multicols}
	\note[item]{Conteúdo das conclusões e trabalhos futuros.}
\end{frame}

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% Conclusões                                 %
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\subsection{Conclusões}
\begin{frame}{Resumo}
	\small
	\begin{itemize}
		\item Pesquisa e seleção fundamentada de um algoritmo de navegação local e das estruturas de dados necessárias à sua operação:
		\footnotesize
		\vspace{-1.0mm}
		\begin{itemize}
			\item[\checkmark] Identificação e seleção das estruturas de dados;
			\item[\checkmark] Identificação e seleção dos algoritmos de navegação local.
		\end{itemize}
		\small
		\item Integração do algoritmo de planeamento por múltiplas hipóteses na estrutura de \textit{software} existente no ATLASCAR:
		\footnotesize
		\vspace{-1.0mm}
		\begin{itemize}
			\item[\checkmark] Implementação do algoritmo de navegação local;
			\item[\checkmark] Monitorização do algoritmo de navegação local;
			\item[\checkmark] Resolução das limitações encontradas na geração de trajetórias e deteção de colisões.
		\end{itemize}
		\small
		\item Desenvolvimento de simulador no modelo do ATLASCAR2 em Gazebo e aplicações reais: 
		\footnotesize
		\vspace{-1.0mm}
		\begin{itemize}
			\item[\checkmark] Teste do algoritmo de navegação local;
			\item[\checkmark] Integração com \textit{software} de navegação global.
		\end{itemize}
	\end{itemize}
	\normalsize
	\note[item]{A revisão da literatura realizada permitiu identificar quais os algoritmos de navegação local existentes, quais as suas vantagens e desvantagens e quais os mais utilizados em aplicações de condução autónoma. Em conjunto com os algoritmos foram também analizadas as possibilidades da reprsentação dos dados dos LIDARs. Com esta pesquisa cumpriram-se os objetivos de identificação e seleção dos algoritmos e estruturas de dados.}
	\note[item]{Depois da escolha do algoritmo de navegação local passou-se à fase de implementação onde foi preciso colocar em funcionamento os pacotes de software responsáveis pela deteção do espaço livre e pela implementação do algoritmo. Aqui surgiram dificuldades no que diz respeito à geração de trajetórias e deteção de colisões que foram ultrapassados. Os objetivos de implementação e monitorização do algoritmo foram concluidos nesta fase.}
	\note[item]{Para testar o algoritmo numa fase inicial foi desenvolvido um simulador do modelo cinemático do ATLASCAR2 em Gazebo e numa fase final foram realizados testes reais. Aqui cumpriu-se a parte de teste do algoritmo e integração com a navegação global.}
\end{frame}

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\begin{frame}{Conclusões}
	\begin{itemize}
		\item O peso dos parâmetros de pontuação das trajetórias influencia a qualidade do planeamento. Quanto maior o parâmetro DLO mais seguro este se torna.
		\item Valores extremos do comprimento das hipotéticas trajetórias influenciam negativamente a qualidade do planeamento.
		\item A utilização de trajetórias de comprimento variável não se revelou tão benéfica quanto o esperado devido dispersão das mesmas com a velocidade. 
		\item A realização de testes reais demonstrou a falta de informação complementar ao algoritmo e a necessidade da alteração da avaliação das trajetórias consoante o ambiente de planeamento.
	\end{itemize}
	\note[item]{Dos testes em simulador pode-se concluir que quanto maior for o peso atribuido ao parâmetro DLO mais segura é a navegação.}
	\note[item]{Quando se realizaram simulações com comprimentos de trajetória elevados o planemaneto piorou provando assim que o comprimento do planeamento influencia a qualidade do mesmo.}
	\note[item]{A utilização de trajetórias dinâmicas não se revelou tão benéfica quanto o esperado devido ao afastamento das trajetórias para velocidades superiores. O que pode ser resolvido com a densificação das trajetórias na zona central para velocidades superiores ou com a introdução de um controlador de direção como demonstrado.}
	\note[item]{Nos testes reais ficou presente a falta de informação complementar ao algoritmo, principalmente as linhas da estrada. Também ficou a ideia que o pesos dos parâmetros de avaliação das trajetórias devem ser alterados consuante as condições do planeamento.}
\end{frame}

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% Trabalhos futuros                          %
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\subsection{Trabalhos futuros}
\begin{frame}{Trabalhos futuros}
	\begin{minipage}[t]{0.75\linewidth}
		\begin{flushleft}
			\begin{itemize}
				\item Avaliação do algoritmo em ambiente real:
				\begin{itemize}
					\item Acesso a dados da centralina via OBD-II;
					\item Atuação e controlo no ATLASCAR2. 
				\end{itemize}
				\vspace{3.0mm}
				\item Deteção dos limites visuais da estrada e identificação segmentação de objetos.
				\vspace{3.0mm}
				\item Teste de outros algoritmos em manobras específicas como ultrapassagens e cruzamentos com ou sem sinalização luminosa.
			\end{itemize}
		\end{flushleft}
	\end{minipage}
	\begin{minipage}[t]{0.21\linewidth}
		\begin{flushright}
			\begin{figure}[!h]
				\centering
				\includegraphics[width=1\linewidth]{figuras/tfuturo1.png}
			\end{figure}
			\begin{figure}[!h]
				\centering
				\includegraphics[width=1\linewidth]{figuras/tfuturo2.png}
			\end{figure}
		\end{flushright}
	\end{minipage}
	\note[item] {Na impossibilidade de replicar a complexidade do ambiente real em simulações devem ser criadas condições para o teste o algoritmo em ambiente real. Esses testes podem ser feitos comparado os dados do algoritmo com a condução realizada por um condutor ou atuando diretamente no carro permitindo que este seja controlado pelo algoritmo.}
	\note[item]{De forma a complementar a informação dada ao algoritmo devem ser detetados os limites visuais da estrada e ainda a identificação de objetos como peões ou sinais de trânsito.}
	\note[item]{Devido à diversidade de situações de planeamento devem ser avaliados outros algoritmo de planeamento para situações de manobras complexas como ultrapassagens ou cruzamentos com ou sem sinalização luminosa.}
\end{frame}