Járműirányítás gépi tanulás alkalmazásával CARLA szimulátorban

A XXI. század egyik legmeghatározóbb technológiai úttörése a mesterséges intelligencia fejlesztése. A "gépi tudat" mindennapjaink megkönnyítése céljából létrejövő, éltünk minden pontjával kapcsolatba hozható vívmány, amely alól a közösségi közlekedés sem képez kivételt.

A dolgozat fő célja a CARLA jármű szimulációs program segítségével történő személygépjármű irányítás, melyen belül is egy, az úttestet kersztező gyalogos által fékezésre és/vagy kikerülésre kényszerülő gépjármű manőverezéseit végrehajtó neurális hálózat bemutatása.

Egy kisebb történeti felvezetést követően a szimuláció fontosságával és a közúti tesztekhez viszonyított kézzel fogható előnyökkel folytatom. Ezt követően kitérek a járműirányítással kapcsolatba hozható gépi tanulás alapjaira, továbbá az önvezető jármű szimulációs lehetőségeire is.

A munkám során részletesen kidolgoztam egy gyalogos elkerülésére alkalmas teszt környezetet, ahol megerősítéses tanuló algoritmusokkal közlekedő gépkocsi segítségével szemléltetem a gépi helyzetfelismerést, manővert és a fejlesztési/tesztelési lehetőségeket.

szerző

• 
  Komócsin Kont János
  Közlekedésmérnöki
  alapképzés (BA/BSc)

konzulens

• 
  Dr. Aradi Szilárd
  egyetemi docens, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék