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Filipe Neves Santos

Filipe Neves Santos

Coordenador de TEC4

Filipe Neves dos Santos nasceu em São Paio de Oleiros, em Portugal, em 1979. Doutorado em engenharia eletrotécnica e computadores (2014) pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), Mestrado em engenharia eletrotécnica e computadores – automação e robótica (2007) pelo Instituto Superior Técnico (IST) da Universidade Técnica de Lisboa, licenciado em engenharia eletrotécnica e computadores (2003) pelo Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). Profissionalmente é apaixonado pela investigação e desenvolvimento de soluções robóticas e automatização que permitam resolver problemas reais, desejos e necessidades da nossa sociedade e contribuir para a autossustentabilidade e justiça da economia global. Neste momento a sua principal linha de investigação centra-se no desenvolvimento de soluções robotizadas para o setor agrícola e florestal, onde é necessária uma maior eficiência para a nossa autossustentabilidade mundial. Em 2013, considerando a realidade de Portugal e os principais roteiros de inovação, estruturou um roteiro de investigação centrado no desenvolvimento de robótica e sistemas inteligentes para o contexto agrícola e florestal. Nomeadamente, em contextos de declive acentuado e sem acesso a GPS/GNSS, onde são requeridas a execução de tarefas tais como: monitorização (por terra), pulverização de precisão, logística, poda e colheita seletiva. A execução eficiente destas tarefas depende em grande parte da robustez dos sistemas robóticos específicos, tais como:  Perceção visual;- Navegação (localização, mapeamento e planeamento de caminhos seguros); e  Manipulação e ferramentas especificas. A sua formação em engenharia MSc (fusão sensorial e GPS/GNSS), PhD (mapeamento e localização semântica), experiência de 4 anos como empreendedor (startup tecnológica), participação e coordenação de projetos de investigação na área da robótica durante mais de 12 anos, 5 anos de experiência em tarefas de contabilidade e gestão (empresa familiar), e 6 anos como técnico de eletrónica fornecerão o saber saber e saber fazer para que possa contribuir para o sucesso do futuro da robótica agrícola.

Publicações

Plant Leaf Disease Detection Using Deep Learning: A Multi-Dataset Approach

Krishna, MS;Machado, P;Otuka, RI;Yahaya, SW;Neves dos Santos, F;Ihianle, IK;

2024

Early plant disease diagnosis through handheld UV-Vis transmittance spectrometer with DD-SIMCA one-class classification and MCR-ALS bilinear decomposition

Reis-Pereira, M;Mazivila, SJ;Tavares, F;dos Santos, FN;Cunha, M;

2024

SMART AGRICULTURAL TECHNOLOGY

Pruning End-Effectors State of the Art Review

Oliveira, F;Tinoco, V;Valente, A;Pinho, TM;Cunha, JB;Santos, F;

2024

Progress in Artificial Intelligence - 23rd EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2024, Viana do Castelo, Portugal, September 3-6, 2024, Proceedings, Part I

Deep learning based approach for actinidia flower detection and gender assessment

Pinheiro, I;Moreira, G;Magalhaes, S;Valente, A;Cunha, M;dos Santos, FN;

2024

SCIENTIFIC REPORTS

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Teses Orientadas

Grasping and manipulation with active perception for open-field agricultural robotics

Sandro Augusto Costa Magalhães

D - 2020

UP-FEUP

Advanced 2.5D Path Planning for agricultural robots

Luís Carlos Feliz Santos

D - 2020

UTAD-ECT

Localization and Mapping based on Semantic and Multi-Layer Maps Concepts

André Silva Pinto de Aguiar

D - 2020

UTAD-ECT

ForestMP: Multimodal perception system for robotics in forestry applications

Daniel Queirós da Silva

D - 2022

UTAD-ECT

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Centros

Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes

É no Centro de Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes que florescem soluções inovadoras para alavancar a robótica no contexto industrial, agrícola e florestal e impulsionar a transformação digital da indústria. Seguimos uma abordagem prática – da conceção à implantação – para ensaiar a navegação e localização de robôs móveis, testar avanços na visão industrial 2D/3D e deteção avançada, sem descurar a robótica industrial e colaborativa, e interfaces humano-robô. O nosso TRIBE LAB é terreno fértil para ideias inovadoras sobre a agricultura do futuro. Ali desenvolvemos protótipos e tecnologia de excelência em robótica agrícola e IoT: com protótipos, sensores avançados (LiDAR, câmaras AI) e ferramentas de prototipagem rápida, aceleramos o desenvolvimento de soluções para o setor agroflorestal. Marcamos ainda presença no iiLab, onde unimos investigação aplicada, demonstração tecnológica e testes em ambiente controlado, promovendo a integração de tecnologias emergentes na indústria. Desde células robóticas inteligentes e sistemas ciberfísicos até à análise de dados e IA, é um espaço de inovação onde as empresas podem experimentar e validar soluções para a fábrica do futuro. Com uma equipa multidisciplinar e alinhado com agendas europeias, o nosso trabalho de investigação combina ciência fundamental e aplicação com impacto no desenho de soluções para a indústria 4.0, promovendo a competitividade e a transformação digital do setor.

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