Касьянов, Павло ОлеговичРибалко, Анастасія Анатоліївна2024-02-272024-02-272024Рибалко, А. А. Глибоке навчання з підкріпленням для керування дроном в задачі переслідування : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Рибалко Анастасія Анатоліївна. – Київ, 2024. – 139 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64987Об’єкт дослідження – завдання керування дроном в рамках задачі переслідування об’єктів. Предмет дослідження – застосування методів глибокого навчання з підкріпленням для вирішення завдання керування дроном у задачі переслідування об'єктів. Мета роботи – розробка та оптимізація системи керування дроном на основі глибокого навчання з підкріпленням з метою ефективного переслідування об'єктів в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Досліджено, наскільки використання навчання з підкріпленням є життєздатним методом для ведення переслідування за допомогою автономного дрона. Результати показали, що існує потенціал у використанні методів RL, зокрема мереж DQN та PPO, для цього завдання, особливо у порівнянні із прямими статичними підходами. Крім того, реалізація представлень стану, які включають інформацію про динамічні рухи об’єктів та їхні відстані, демонструє значні переваги перед алгоритмами RL, які покладаються виключно на вхідні дані камери. Результати цієї роботи рекомендується використовувати для навчання моделей напівкерованого навчання в задачах переслідування. Результати цієї роботи заплановано апробувати на міжнародній конференції.139 с.ukглибоке навчання з підкріпленням для керування дроном в задачі переслідуваннямашинне навчаннянавчання з підкріпленнямзадача переслідуваннядронбплакарта глибинdeep reinforcement learning for autonomous drone tracking and followingmachine learningreinforcement learningdqndrone followingppodroneuavdepth mapMaster Thesis004.85+004.9]:[629.05:623.746- 519](043.3)