Архітектура програмного забезпечення для навчання та тестування самокерованих транспортних засобів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Олександр Анатолійович
dc.contributor.authorІванчевська, Діана Валеріївна
dc.date.accessioned2023-01-10T09:19:53Z
dc.date.available2023-01-10T09:19:53Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenTopicality. The paper considers the problem of creation driving automation systems for self-driving vehicles that are able to automatically make instant decisions, plan trajectories, avoid obstacles in the face of uncertainty, different lighting and rapidly changing weather conditions. Today, the problem of decision-making and the behavior predicting by driving automation systems is not completely solved and this is one of the most important factors hindering the development of autonomous vehicles with the fifth level of autonomy. Thus, the development of software that will improve the learning efficiency of such systems is very important. The aim of the study. The main target is to increase the efficiency of training and testing of self-driving vehicles in a programmable environment through improved user interaction with the software. Object of research: software for training and testing autonomous vehicles. Subject of research: software architecture for training and testing autonomous vehicles. To achieve this goal, the following tasks were formulated: − analyze the researched subject area and to single out the main problems; − analyze existing solutions in the study area; − test open-source software and highlight its disadvantages and advantages; − analyze existing theoretical information on the possibilities of data processing and presentation of final results to ensure decision-making; − analyze the possibilities of machine learning algorithms to increase the efficiency of training and testing of self-driving vehicles and suggest a way to implement them; − propose a software architecture for the most effective training and testing of autonomous vehicles; − substantiate the effectiveness of the proposed solution; − summarize research results. 8 The scientific novelty of the results of the master's dissertation is that the use of machine learning algorithms has been further developed by integrating appropriate machine learning tools through software development using a component-oriented design approach. The practical value of the obtained results is an architecture of simpler, cheaper open source software that uses artificial intelligence to increase the efficiency of instant decision-making by self-driving vehicles to avoid the risk of unforeseen errors at the testing stage, and implemented modularity principles to improve integration with elements of other systems. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Publications. Scientific provisions of the dissertation published in: Ivanchevska D.V. Development stages of software for training and testing vehicles equipped with driving automation systems / D.V. Ivanchevska // Proceedings of the First All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students " Software Engineering and Advanced Information Technologies" (SoftTech-2021) - Kyiv: NTUU “KPI them. Igor Sikorsky”, November 22-26, 2020. Explanatory note size – 99 pages, contains 35 illustrations, 22 tables, 7 applications.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми. У роботі розглянуто проблему в області програмного забезпечення автомобільної індустрії щодо створення систем автоматизації водіння для самокерованих транспортних засобів, що здатні в умовах невизначеності, різного освітлення та швидко змінюваних погодних обставин автоматично приймати миттєві рішення, планувати траєкторії руху, оминати перешкоди на шляху пересування. На сьогодні проблема прийняття рішень та прогнозування поведінки системами автоматизації водіння ще повністю не вирішена та це один з найважливіших факторів, що стримує розробку автономного транспорту з п’ятим рівнем автономності. Таким чином розробка програмного забезпечення, яке дозволить підвищити ефективність навчання таких систем є як ніколи актуальною. Мета дослідження. Основною метою є підвищення ефективності навчання та тестування самокерованих транспортних засобів в програмованому середовищі за рахунок покращеній користувацькій взаємодії з програмним забезпеченням. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для навчання та тестування самокерованих транспортних засобів. Предмет дослідження: архітектура програмного забезпечення для навчання та тестування самокерованих транспортних засобів. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − проаналізувати досліджувану предметну область та виокремити основні проблеми; − проаналізувати існуючі рішення в досліджуваній області та виокремити їх недоліки та переваги; − проаналізувати існуюче теоретичне забезпечення щодо можливостей прийняття рішень в середовищах моделювання; − проаналізувати можливості засобів машинного навчання для підвищення ефективності навчання самокерованих транспортних засобів та запропонувати спосіб їх інтеграції; − запропонувати архітектуру програмного забезпечення для найбільш ефективного навчання та тестування автономних транспортних засобів; − виконати порівняльний аналіз розробленого архітектурного рішення з аналогами для обґрунтування його ефективності; − узагальнити результати досліджень. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що набули подальшого розвитку використання алгоритмів машинного навчання шляхом інтеграції відповідних засобів машинного навчання за допомогою розробки програмного забезпечення з використанням підходу компонентно-орієнтованого проектування. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні архітектури простішого, більш дешевого програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, що використовує засоби штучного інтелекту для підвищення ефективності прийняття миттєвих рішень самокерованими транспортними засобами задля уникнення ризиків непередбачуваного розвитку подій ще на етапі тестування, та впровадженими принципами модульності для покращення можливостей інтеграції з елементами інших систем. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: Іванчевська Д.В. Етапи розробки програмного забезпечення для навчання та тестування транспорту з вбудованою підтримкою системи самокерування/ Іванчевська Д.В. // Матеріали Першої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 22–26 листопада 2021р. – С.199. Розмір пояснювальної записки – 99 аркушів, містить 35 ілюстрацій, 22 таблиць, 7 додатків.uk
dc.format.page120 с.uk
dc.identifier.citationІванчевська, Д. В. Архітектура програмного забезпечення для навчання та тестування самокерованих транспортних засобів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Іванчевська Діана Валеріївна. – Київ, 2021. – 120 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51780
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтономний транспортний засібuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectпрограмне середовище моделюванняuk
dc.subjectмодельно – орієнтоване проектуванняuk
dc.subjectUnityuk
dc.subjectC#uk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectMatlab/Simulinkuk
dc.subjectautonomous vehicleuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectsoftware simulationuk
dc.subjectmodel-based designuk
dc.subject.udc004.057.8uk
dc.titleАрхітектура програмного забезпечення для навчання та тестування самокерованих транспортних засобівuk
dc.title.alternativeSoftware Architecture for Training and Testing Autonomous Vehiclesuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи