Кравченко, М. О.2021-03-252021-03-252020Кравченко 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.http://openarchive.nure.ua/handle/document/15119Хоча 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.ukглибоке навчання з підкріпленнямсистема допомоги водіюмашинне навчаннязгорткова нейронна мережарозподіленне навчання з підкріпленнямOther