Modern környezet kialakítása MI alapú autonóm járműirányítási algoritmusok fejlesztéséhez
Folyamatosan gyorsuló világunkban egyre nagyobb mértékben növekszik az igény a közlekedési eszközeink magas fokú automatizálására, melynek céljai sokkal ambíciózusabbak, mint szimplán az általános utazási komfort növelése. Az emberéleteket követelő balesetek számának megcsökkentése, a nagyvárosokban kialakuló torlódások mérséklése, és az elektromobilitás úttörésével karöltve a városi levegő szennyezettségének csökkentése néhány csak elem az autonóm járművek fejlesztése mögött álló motivációs listának. Napjaink egyik legfelkapottabb és legnagyobb ütemben fejlődő területe jelenleg az autonóm járműipar, ahol a cél egy, az ember számára is komplex irányítási probléma számítógép-alapú rendszerrel való helyettesítése. A hasonlóan nagy komplexitású, nagy számítási kapacitást és a megszokottól eltérő gondolkodást igénylő feladatok megoldására nyújthat megoldást a mesterséges intelligencia, amely szintén rengeteg kutatási és fejlesztési terület fő témája. Ahhoz azonban, hogy hatékonyan és gyorsan lehessen megfelelő MI modelleket fejleszteni, megfelelő infrastruktúrára is szükség van. Mivel az MI területen történő fejlesztés és az iteratív szoftverfejlesztési tevékenységek több helyen is hasonlóságot mutatnak, a modern DevOps praktikák jól használhatóak és segíthetnek a modellfejlesztők gördülékenyebb és hatékonyabb munkavégzésében. Dolgozatomban röviden áttekintésre kerülnek a járművek automatizálásának motivációi és az ezzel kapcsolatban felmerülő fogalmak. Továbbá részletezem, hogy tulajdonképpen mit is tekintünk szoftvernek és azok fejlesztését milyen módszerekkel lehet segíteni. A teljesség igénye nélkül kitérek azon DevOps eszközökre is, melyek alkalmazása a mesterséges intelligencia alapú rendszerek fejlesztése során ajánlottá válik. Dolgozatom célja konkrét megvalósításon keresztül bemutatni, hogy bizonyos DevOps eszközök alkalmazásával miként segíthető elő autonóm járművek mesterséges intelligencia alapú megoldásainak fejlesztése egy kutatócsoport életében. Munkámat a nyílt forráskódú, autonóm járművek fejlesztéséhez készült CARLA Simulator és a fejlesztői környezet konténerizálásának példáján keresztül szemléltetem.
szerző
-
Czinege András
Villamosmérnöki szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Szőke László
PhD hallgató, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék -
Dr. Ekler Péter
Docens, Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
