TODO_intelligent_motion_planner.txt

- Implementar um motion planner (MP) baseado em VG-RAM
-- Este MP seria treinado com base nos seguintes dados, no caso de phi:
--- O carro seria estimulado em phi com senoides de:
---- 4 diferentes frequencias, cada uma com uma amplitude fixa
---- em 4 diferentes velocidades (0m/s, 2.5, 5, e 10)
---- com bias 0, máximo zero e mínimo negativo, e mínimo zero e máximo positivo
---- com 4 diferentes aceleracoes de phi

--- Os estimulos totalizam 4x4x3x4 = 192 casos. 
--- Dividindo as senoides em 10 partes, temos 192x10 = 1920 casos.
---- Um numero maior de casos pode ser necessario por conta das senoides
     de menor frequencia.
--- A rede seria treinada, entao, recebendo como entrada->saida: 
---- v(t), phi(t-1), phi(t+1) -> phi'(t), phi(t)


-- Este MP seria treinado com base nos seguintes dados, no caso de v:
--- O carro seria estimulado em v com senoides de:
---- 4 diferentes frequencias, cada uma com uma amplitude fixa
---- com mínimo zero e máximo positivo
---- com 4 diferentes aceleracoes de v

--- Os estimulos totalizam 4x4 = 16 casos. 
--- Dividindo as senoides em 10 partes, temos 16x10 = 160 casos.
---- Um numero maior de casos pode ser necessario por conta das senoides
     de menor frequencia.
--- A rede seria treinada, entao, recebendo como entrada->saida: 
---- v(t-1), v(t+1) -> v'(t), v(t)


-- O mesmo padrao seria repetido para velocidades negativas e redes diferentes
   seriam usadas para velocidades positivas e negativas.