Методи штучного інтелекту для керування транспортним засобом в симуляції складного середовища
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота:154 сторінки, 30 рисунків, 22 таблиці, 2 додатки та 41 посилання.
Метою дослідження є розробка та експериментальне обґрунтування нового підходу до автономного керування транспортним засобом у складних симульованих умовах на основі поєднання методів навчання з підкріпленням, самонавчання та мультисенсорної інтеграції з урахуванням фізично достовірної динаміки й мультиагентної взаємодії. Об’єкт дослідження – процес автономного керування транспортними засобами в симульованих середовищах із динамічними дорожніми й погодними умовами. Предмет – методи навчання з підкріпленням для формування стратегій керування на основі мультисенсорних даних, адаптації до змін середовища й взаємодії з іншими агентами. Застосовано формалізацію задач як марковського процесу прийняття рішень (MDP) і диференціальні ігри для моделювання взаємодії агентів. Для навчання використано алгоритми RL (PPO, HAPPO), meta-learning, curriculum learning, поєднання Behavior Cloning і RL. Самонавчання покращує подання станів, а генеративні моделі (VAE, GAN) створюють складні сценарії. Використано підхід централізованого тренування з децентралізованим виконанням (CTDE). Особливу увагу приділено інтеграції даних (LiDAR, камери, IMU) та масштабованому тренуванню в середовищі Isaac Gym. Розроблено функцію винагороди, що враховує безпеку, стабільність та взаємодію з оточенням. Результати можуть бути використані для підвищення ефективності автономного керування, розробки симуляційних платформ і впровадження інтелектуальних транспортних систем.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, навчання з підкріпленням, автономне керування, мультиагентні системи, мультисенсорна інтеграція, симуляційне середовище, динаміка транспортних засобів, критичні сценарії, artificial intelligence, reinforcement learning, autonomous driving, multi-agent systems, multi-sensor integration, simulation environment, vehicle dynamics, critical scenarios
Бібліографічний опис
Лоєнко, В. Г. Методи штучного інтелекту для керування транспортним засобом в симуляції складного середовища : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Лоєнко Вікторія Григорівна. – Київ, 2025. – 154 с.