Název: Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Překlad názvu: Navigation Using Deep Convolutional Networks
Autoři: Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2018
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS. This thesis studies navigation and autonomous driving using convolutional neural networks. It presents main approaches to this problem used in literature. It describes theory of neural networks and imitation and reinforcement learning. It also describes tools and methods suitable for a driving system. There are two simulation driving models created using learning algorithms DAGGER and DDPG. The models are then tested in car racing simulator TORCS. 
Klíčová slova: Autonomní navigace; hluboké učení; konvoluční neuronová síť; navigace v 3D prostoru; neuronové sítě; simulované řízení vozidel.; zpětnovazební učení; 3D navigation; Autonomous navigation; convolutional neural network; deep learning; neural networks; reinforcement learning; simulated driving.

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/187237

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-544335


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce