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Identification

Personal identification

Full name
Pedro Miguel Ferreira Guimarães

Citation names

  • Guimarães, Pedro
  • Pedro M. F. Guimarães

Author identifiers

Ciência ID
F61B-0800-6DB8
ORCID iD
0000-0001-5008-3383

Languages

Language Speaking Reading Writing Listening Peer-review
Inglês Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1)
Português (Mother tongue)
Education
Degree Classification
2019/04 - 2025
Em curso
 Advanced Engineering System for Industry (Doutoramento)
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
2012/09 - 2017/12
Concluído
 Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores (Mestrado integrado)
Major in Controlo, Automação e Robótica & Sistemas Embebidos
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
Affiliation

Ciência

Category
Host institution 		Employer
2023/09 - Current Investigador (Investigação) CCG/ZGDV, Portugal
2020/02 - 2021/12 Investigador (Investigação) Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
2018/01 - 2019/04 Investigador (Investigação) Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
Projects

Bolsa

Designation Funders
2023/09 - Current BE.Neutral - Agenda de Mobilidade para a neutralidade carbónica nas cidades
02/C05-i01.02/2022.PC644874240-00000016
Investigador
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal

Centro de Computação Gráfica, Portugal
Em curso
2019/04 - 2023/06 Doutoramento em Sistemas Avançados de Engenharia para a Indústria
PD/BDE/150498/2019
Bolseiro de Doutoramento
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal

Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal
Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Em curso
2018/01 - 2019/07 iFACTORY: Novas Capacidades de Industrialização
POCI-01-0247-FEDER-002814
Bolseiro de Investigação
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal

Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal
Concluído
2018/07 - 2019/04 Easy Ride: Experience is everything
POCI-01-0247-FEDER-039334
Bolseiro de Investigação
Universidade do Minho, Portugal

Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal

Outro

Designation Funders
2020/02 - 2021/12 Easy Ride: Experience is everything
POCI-01-0247-FEDER-039334
Orientador
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal

Bosch Car Multimedia Portugal, S.A, Portugal
Concluído
Outputs

Publicações

Artigo em conferência
  1. Pedro M. F. Guimarães; Flora Ferreira; Ana Carolina Silva; Wolfram Erlhagen; Sergio Monteiro; Estela Bicho. "A Data Recording Mobile Application to Create Datasets of Vehicle Users’ Routines". 2022.
    10.1109/icarsc55462.2022.9784770
  2. "Towards Endowing Intelligent Cars with the Ability to Learn the Routines of Multiple Drivers: A Dynamic Neural Field Model". 2021.
    10.1007/978-3-030-86973-1_24
  3. "Dynamic Identification of Stop Locations from GPS Trajectories Based on Their Temporal and Spatial Characteristics". 2021.
    10.1007/978-3-030-86380-7_28
  4. "Motion Control for Autonomous Tugger Vehicles in Dynamic Factory Floors Shared with Human Operators". 2019.
    10.1109/iecon.2019.8926677
Artigo em revista
  1. Pedro M. F. Guimarães; Flora Ferreira; Weronika Wojtak; Paulo J. S. Barbosa; Sérgio Monteiro; Estela Bicho; Wolfram Erlhagen. "A Dynamic Neural Field Approach for Intelligent Cockpits: Online Learning and Prediction of Traveling Routines". IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (2024): https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3463389.
    10.1109/TITS.2024.3463389
Capítulo de livro
  1. Pedro Dias; Flora Ferreira; Pedro M. F. Guimarães; Weronika Wojtak; Wolfram Erlhagen; Sérgio Monteiro; Emanuel Sousa; Estela Bicho. "A Machine Learning Approach for Points of Interest Extraction and Event Classification". 2024.
    10.1007/978-3-031-63223-5_6
  2. Paulo Barbosa; Flora Ferreira; Carlos Fernandes; Wolfram Erlhagen; Pedro Guimarães; Weronika Wojtak; Sérgio Monteiro; Estela Bicho. "Endowing Intelligent Vehicles with the Ability to Learn User’s Habits and Preferences with Machine Learning Methods". 157-169. Springer International Publishing, 2022.
    10.1007/978-3-031-21753-1_16