Aprendizado de máquinas industriais utilizando realidade virtual

Autores

Resumo

A Realidade Virtual (RV) é uma tecnologia que se encontra em constante crescimento, sendo utilizada cada vez mais para auxiliar no conhecimento e aprendizado. Na indústria, a tecnologia de RV têm sido cada vez mais utilizada para o treinamento de pessoas. Em muitos casos, a máquina a ser utilizada por um trabalhador pode trazer riscos a sua segurança. Nestes casos, o uso da RV provê mecanismos para que o aluno treine em um ambiente seguro. Na indústria metalúrgica, um equipamento perigoso e que pode beneficiar do uso de RV para o seu treinamento é o Torno Mecânico. Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um ambiente em RV para o treinamento do uso de um Torno Mecânico, potencialmente, reduzindo o tempo necessário para a capacitação e trazendo mais segurança para o aluno.

Palavras-chaves: Realidade Virtual; Educação; Torno Mecânico.

Biografia do Autor

Rodrigo Araujo Salles, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

Graduando em Tecnologia em Redes de Computadores pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Atualmente é bolsista de pesquisa do Colégio Técnico Industrial da Universidade Federal de Santa Maria (CTISM/UFSM).

Jorge Enrique Camino-Oyarce de Araújo, Universidade Federal de Santa Maria

Graduando em Tecnologia em Redes de Computadores na Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Atualmente é bolsista de pesquisa no Colégio Técnico Industrial da Universidade Federal de Santa Maria (CTISM/UFSM).

Profa. Dra. Simone Regina Ceolin, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

Doutora em Ciência da Computação pela Universidade de York (York, Reino Unido). Professora Associada II no Colégio Técnico Industrial da Universidade Federal de Santa Maria (CTISM/UFSM).

Dr. Tiago Rizzetti, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

Dr. Osmar Marchi dos Santos, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

Doutor em Ciência da Computação pela University of York (York, Inglaterra). Professor Associado III no Departamento de Eletrônica e Computação da Universidade Federal de Santa Maria (DELC-CT/UFSM).

Dr. Andrei Piccinini Legg, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Professor Associado II no Departamento de Eletrônica e Computação da Universidade Federal de Santa Maria (DELC-CT/UFSM). Diretor do Laborátorio de Ciências Espaciais de Santa Maria (LACESM/UFSM).

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Publicado

2023-12-29

Edição

Seção

Artigos (temáticas livres)