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Verkehrssimulator zur Auslegung neuronaler Netze für autonomes Fahren

A traffic simulator for the design of neural networks in the context of autonomous driving

  • Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit maschinellem Lernen im Kontext des autonomen Fahrens. Das Ziel dieser Arbeit ist das Anlernen eines Steuerungsmechanismus eines simulierten Fahrzeugs, auf Grundlage maschineller Lernverfahren, speziell dem Deep Reinforcement Learning. Dazu werden zunächst die Grundlagen des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens geklärt. Mit der Unity-Engine und dem ML-Agents Toolkit wurden Szenen erstellt, in denen Agenten trainiert werden. In verschiedenen Szenen mit unterschiedlichen Komplexitäten und Aufgaben sollen die Agenten lernen ein simuliertes Fahrzeug zu steuern und die jeweilige Aufgabe zu erfüllen. Um das Fahrzeug zu steuern muss der Agent die Längs- und Querführung übernehmen. Die Aufgaben können zum Beispiel anhalten in einem Zielbereich, ausweichen vor Hindernissen oder folgen eines bestimmten Streckenverlaufs umfassen. Die Ergebnisse zeigten, dass es möglich ist ein simuliertes Fahrzeug, mit einem durch Deep Reinforcement Learning angelernten Steuerungsmechanismus, zu steuern. In den meisten Szenen zeigten die Agenten ein gutes Verhalten. Durch die Ergebnisse konnten Erkenntnisse gewonnen werden, welche Faktoren bei Lernvorgängen besonders wichtig sind. Es zeigte sich, dass unter anderem die Wahl einer guten Belohnungsfunktion ausschlaggebend war.

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Metadaten
Author:Stefan Dahlmanns
Advisor:Marc Ritter, Jan Obermüller
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2018
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2019/12/09
GND Keyword:Maschinelles Lernen; Autonomes Fahrzeug; Verkehr; Simulation; Neuronales Netz
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:006.31 Maschinelles Lernen
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt