Публікація: Математичні моделі та методи навчання з підкріпленням для задачи автономного водіння автомобіля
Завантаження...
Дата
2020
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Хоча деякі системи допомоги водію були комерціалізовані для забезпечення безпеки та зручності водію, вони можуть застосовуватися для автономного водіння в обмеженій ситуації, таких як шосе. У цій дипломній роботі буде запропоновано агента-супервізор, який може покращити DSA(driver assistent system) використовуючи глибоке розподілене навчання з підкріпленням. Агент-супервізор навчається з використанням наскрізного підходу, який напряму відображає зображення з камери та дані LIDAR у плані дій. Тому що хороша навчена глибока мережа з підкріпленням може привести до дій запобігання аварій яка додана для запобігання небезпечних ситуацій. На додаток, випадки управляння на шосе це стохастична середа з притаманними їй випадковостями, а тому його навчання проводиться за допомогою алгоритму розподіленого навчання з підкріпленням, яке є спеціалізованим для стохастичної середи. Оптимальна дія для автономного водіння обирається через розподіл повернутих значень. На закінчення, запропонований алгоритм перевіряється на трасі симулятора, який реалізовано ML-агентами Unity.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання з підкріпленням, система допомоги водію, машинне навчання, згорткова нейронна мережа, розподіленне навчання з підкріпленням
Бібліографічний опис
Кравченко М. О. Математичні моделі та методи навчання з підкріпленням для задачи автономного водіння автомобіля : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 124 Системний аналіз / М. О. Кравченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 69 с.