Інтелектуальна система керування автономним транспортним засобом

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorМолнар, Андрій Сергійович
dc.date.accessioned2024-03-04T09:22:17Z
dc.date.available2024-03-04T09:22:17Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 120 с., 37 рис., 13 табл., 1 додаток, 66 посилань. У XX столітті автомобілі стали масовим явищем завдяки швидкій індустріалізації та урбанізації. Збільшення кількості транспортних засобів на дорогах призвело до значного збільшення дорожньо-транспортних пригод, які нерідко призводять до важких травм або смерті. За статистикою, переважна більшість ДТП відбувається через помилки водія. З цього випливає актуальність впровадження самокерованих автомобілів, як способу значного зменшення кількості ДТП. Останніми роками ця галузь зазнала безпрецедентного зростання. Незважаючи на прогрес, все ще існують проблеми, які необхідно вирішити. Прогнозування майбутніх траєкторій оточуючих об'єктів має важливе значення для прийняття безпечних рішень. Це складне завдання, оскільки агенти є різноманітними і їхня поведінка впливає один на одного. Більшість існуючих моделей або занадто неефективні для обчислень у реальному часі, або мають недостатню точність. Об’єктом дослідження є автономні транспортні засоби. Предметом дослідження є моделі прогнозування траєкторії для автономних транспортних засобів. Метою роботи є дослідження та порівняння методів та моделей прогнозування траєкторії учасників дорожнього руху для автономних транспортних засобів і створення нової ефективної моделі на основі дослідження. Наукова новизна полягає у створенні нової моделі прогнозування траєкторії, що є точною та ефективною в обчисленнях одночасно.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 120 p., 37 figures, 13 tables, 1 appendix, 66 references. In the XX century, cars became a mass phenomenon due to rapid industrialization and urbanization. The increase in the number of vehicles on the roads has led to a significant increase in road accidents, which often lead to serious injury or death. According to statistics, the vast majority of road accidents are caused by driver errors. This makes the introduction of self-driving cars highly relevant, since it’s expected to significantly reduce the number of road accidents. In recent years, the field has witnessed unprecedented growth, fueled by rapid advancements in sensor technologies, computational power, and machine learning. Despite the progress, there are still challenges that need to be addressed. Predicting the future trajectories of surrounding objects is essential for making safe decisions. This is a challenging task because agents are diverse, and their behavior affects each other. Most of the existing models are either too inefficient for real-time computing or offer insufficient accuracy. The object of research is autonomous vehicles. The subject of the study is trajectory prediction models for autonomous vehicles. The purpose of the study is research and comparison of methods and models for predicting the trajectory of road users for autonomous vehicles and creation of a new effective model based on the research. The scientific novelty lies in creating a new model for trajectory prediction that is accurate and computationally efficient at the same time.
dc.format.extent120 с.
dc.identifier.citationМолнар, А. С. Інтелектуальна система керування автономним транспортним засобом : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Молнар Андрій Сергійович. - Київ, 2024. - 120 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65171
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectавтономні транспортні засоби
dc.subjectсамокероване авто
dc.subjectпрогнозування руху
dc.subjectпрогнозування траєкторії
dc.subjectтрансформер
dc.subjectneural networks
dc.subjectautonomous vehicles
dc.subjectself-driving cars
dc.subjectmotion prediction
dc.subjecttrajectory prediction
dc.subjecttransformer
dc.subject.udc004.94, 656.052
dc.titleІнтелектуальна система керування автономним транспортним засобом
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Molnar_magistr.pdf
Розмір:
7.73 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи