Jármű kerék-odometria modell vizsgálata gépi tanulás segítségével
Jármű kerék-odometria modell vizsgálata gépi tanulás segítségével
Napjaink technológiai fejlődésének egyik leggyorsabban haladó témaköre az önvezető járművek fejlesztése. Fontos megjegyezni, hogy ez egy rendkívül biztonságkritikus terület, mivel komoly személyi sérülés állhat fent, ha nem megfelelően működő önvezető rendszerre bízzuk az utasokat. A megfelelő biztonsági szint eléréséhez fontos a járműhöz köthető minél több és pontosabb adat gyűjtése, számolása.
Ugyanakkor elérhető kellően pontos eszközök széles tárháza, azonban be kell ismerni, hogy használatuk gazdaságilag nem lehetséges, túlságosan megemelné a forgalomba hozandó gépjárművek vételárát. Ezáltal a gazdaságosabb eszközök használatával kell elérni megfelelően pontos adatokat, így elkerülhető, hogy egy gépjármű birtoklása ne legyen pénzügyileg megterhelő.
Dolgozatom témája az autonóm navigáció egyik kulcsfontosságú területe, a jármű helyzetének meghatározása kerék-odometria segítségével. Az eljárás költséghatékony, hiszen csak a kerék elfordulás és kormányszög jeladókon alapszik. Azonban a mért bemenetekből való pozíció, orientáció és sebességek meghatározásához szükség van modellekre. Ezen modellek paramétereinek pontos meghatározása bonyolult, azonban a becslés pontosságára nagy hatásuk van.
A dolgozat során irodalomkutatást végzek a kerék-odometria modellek pontosításáról. A modell bizonytalanságának csökkentését gépi tanulás alapú eljárással vizsgálom meg. Cél a modellezett jármű trajektóriája és a mért útvonal eltérésének csökkentése és a fellépő dinamikai jelenségek hatásának elemzése. A munkához szükséges adatok és mérések Carmaker szimulációs környezetből származnak.
szerző
-
Frei Tamás Tibor
Járműmérnöki
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Fazekas Máté
PhD hallgató, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék -
Dr. Németh Balázs
tudományos munkatárs, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék