Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"gradientní strategie"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Aplikace posilovaného učení v řízení autonomního vozidla
 Vosol, David ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou posilovaného učení aplikovaného na úlohu autonomního řízení vozidla. Nejprve je probrána nezbytná teorie posilovaného učení, která je zakončena představením nejmodernějších aktor-kritik metod. Z nich je vybrána metoda Proximal Policy Optimization , která je následně aplikována na tuto úlohu. Pro tento účel je také zvolen závodní simulátor TORCS. Naším cílem je naučit v simulovaném prostředí agenta autonomně řídit, s ohledem na jeho budoucí aplikaci v reálném prostředí v podobě zmenšeného RC modelu vozidla. Za tímto účelem jsou simulovány podmínky vzdáleného učení a ovládání vozidla v cloudu a to v podobě simulace ztráty paketů s daty od senzorů a aktuátorů nebo simulace zašuměných dat. Také jsou provedeny experimenty s cílem zjistit nejmenší počet senzorů, se kterým je agent schopen se úlohu naučit. Dále je experimentováno s využitím výstupu kamery vozidla. Jsou představeny různé návrhy architektur systému, mimo jiné i se zaměřením na co nejnižší hardwarové požadavky. Na závěr jsou prozkoumány vlastnosti naučeného agenta z pohledu generalizace v neznámém prostředí.
Úplný záznam
Aplikace posilovaného učení v řízení autonomního vozidla
 Vosol, David ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou posilovaného učení aplikovaného na úlohu autonomního řízení vozidla. Nejprve je probrána nezbytná teorie posilovaného učení, která je zakončena představením nejmodernějších aktor-kritik metod. Z nich je vybrána metoda Proximal Policy Optimization , která je následně aplikována na tuto úlohu. Pro tento účel je také zvolen závodní simulátor TORCS. Naším cílem je naučit v simulovaném prostředí agenta autonomně řídit, s ohledem na jeho budoucí aplikaci v reálném prostředí v podobě zmenšeného RC modelu vozidla. Za tímto účelem jsou simulovány podmínky vzdáleného učení a ovládání vozidla v cloudu a to v podobě simulace ztráty paketů s daty od senzorů a aktuátorů nebo simulace zašuměných dat. Také jsou provedeny experimenty s cílem zjistit nejmenší počet senzorů, se kterým je agent schopen se úlohu naučit. Dále je experimentováno s využitím výstupu kamery vozidla. Jsou představeny různé návrhy architektur systému, mimo jiné i se zaměřením na co nejnižší hardwarové požadavky. Na závěr jsou prozkoumány vlastnosti naučeného agenta z pohledu generalizace v neznámém prostředí.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English