Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Aplikace posilovaného učení při řízení modelu vozidla
Maslowski, Petr ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením autonomního agenta pro řízení modelu vozidla. Rozhodování agenta je řízeno pomocí posilovaného učení (reinforcement learning) s využitím neuronových sítí. Agent získává snímky z přední kamery vozidla a na základě jejich interpretace vybírá vhodné akce pro řízení vozidla. V rámci práce jsem navrhl několik funkcí odměn a s vytvořenými modely jsem experimentoval úpravou hyperparametrů. Výsledný agent pak simuluje řízení vozidla na silnici. Výsledek této práce ukazuje možný přístup k ovládání autonomního vozidla, které se učí řídit metodou strojového učení v simulátoru CARLA.
Využití syntetických dat pro zlepšení detekce cyklistů a chodců v autonomním řízení
Kopčilová, Zuzana ; Musil, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou umělé datové sady pro autonomní řízení a možností jejího využití pro zlepšení přesnosti detekce zranitelných účastníků provozu. Existující práce v této oblasti buď nezveřejňují svůj postup tvorby datové sady, nebo nejsou vhodné pro účely 3D detekce objektů. V rámci této práce jsou představeny konkrétní kroky pro vytvoření umělé datové sady. Získané vzorky jsou následně validovány pomocí jejich vizualizace a při experimentech využity pro učení modelu detekce objektů VoxelNet.
Aplikace posilovaného učení při řízení modelu vozidla
Maslowski, Petr ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením autonomního agenta pro řízení modelu vozidla. Rozhodování agenta je řízeno pomocí posilovaného učení (reinforcement learning) s využitím neuronových sítí. Agent získává snímky z přední kamery vozidla a na základě jejich interpretace vybírá vhodné akce pro řízení vozidla. V rámci práce jsem navrhl několik funkcí odměn a s vytvořenými modely jsem experimentoval úpravou hyperparametrů. Výsledný agent pak simuluje řízení vozidla na silnici. Výsledek této práce ukazuje možný přístup k ovládání autonomního vozidla, které se učí řídit metodou strojového učení v simulátoru CARLA.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.