Використання нейронної мережі для розроблення системи уникнення перешкод на дорозі
No Thumbnail Available
Date
2020-12-30
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Досліджено можливості використання нейронної мережі для реалізації системи уникнення
перешкод на дорозі. Розглянуто алгоритми, на основі яких може працювати така система, та
принципи навчання нейронної мережі. Для дослідження розроблено симулятор на базі Unity та
ML Agents. За допомогою симулятора досліджено ефективність навчання та роботи цієї нейронної
мережі за різних конфігурацій.
The possibility of using a neural network to implement a system of avoidance of obstacles on the road has been investigated. The algorithms based on which such a system can work has been reviewed, also the principle of learning of the neural network has been considered. In order to implement investigation the simulator based on Unity and ML Agents has been developed. Using simulator the efficiency of education and this neural network in different configurations has been investigated.
The possibility of using a neural network to implement a system of avoidance of obstacles on the road has been investigated. The algorithms based on which such a system can work has been reviewed, also the principle of learning of the neural network has been considered. In order to implement investigation the simulator based on Unity and ML Agents has been developed. Using simulator the efficiency of education and this neural network in different configurations has been investigated.
Description
Keywords
нейронна мережа, автопілот, уникнення перешкод, симулятор дороги, редактор сцени, плагін Unity ML Agents, neural network, autopilot, obstacle avoidance, road simulator, scene editor, Unity ML Agents plugin
Citation
Дзелендзяк У. Ю. Використання нейронної мережі для розроблення системи уникнення перешкод на дорозі / У. Ю. Дзелендзяк, М. А. Вигриновський // Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — Том 2. — № 1. — С. 24–33.