Detail práce
Neuronové sítě pro autonomní řízení auta
V této práci jsou představeny principy neuronových sítí se zaměřením na autonomní vozidla. Na těchto informacích je vytvořen návrh implementace systému, který umožňuje řídit automobil bez řidiče. Ten staví na základě nástrojů, které umožňují snadnou tvorbu a testování autonomních vozidel. Jde o CARLA simulátor a Leaderboard.Návrh rozděluje jízdní trasy vozidel do tří rozdílných situací. Každá situace vyžaduje využití jiných senzorů, proto je vytvořen specifický autonomní agent, který je schopen situaci rozpoznat a přepnout mezi různými návrhy neuronových sítí. Každá taková síť je specifická svými vstupy a je učena na konkrétní situaci.Jsou vytvořeny programy, které jsou schopny jednoduše za pomoci CARLA Leaderboard posbírat datovou sadu. Poté je představen způsob, jak lze posbíraná data rozdělit do kategorií tak, aby byla každá kategorie možná použít na učení její neuronové sítě.
umělá inteligence, senzory, neuronové sítě, gradientní sestup, zpětná propagace, konvoluční neuronové sítě, autonomní řízení, simulátory, CARLA, CARLA simulátor, CARLA Leaderboard, sběr datových sad, návrh neuronových sítí, učení neuronových sítí, implementace autonomního agenta
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E.
- Jak se agent rozhoduje, kterou neuronovou síť v konkrétní situaci použít?
- Má agent z prostředí všechny informace, které potřebuje ke svým rozhodnutím? (třeba jestli brzdit nebo zrychlovat?)
- Bylo něco, co výrazně brzdilo práci na vašem projektu?
- Co je CARLA žebříček?
- Je CARLA simulátor snadno rozšiřitelný?
- Jaké bylo hlavní kritérium, pro které jste optimalizoval?
Burgetová Ivana, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Kreslíková Jitka, doc. RNDr., CSc. (UIFS FIT VUT), člen
Smrčka Aleš, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Strnadel Josef, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT23831,
author = "Marek Dopita",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Neuronov\'{e} s\'{i}t\v{e} pro autonomn\'{i} \v{r}\'{i}zen\'{i} auta",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2022,
location = "Brno, CZ",
language = "czech",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23831/"
}