Refine
Document Type
- Diploma Thesis (2)
- Bachelor Thesis (1)
Language
- German (3)
Keywords
- Autonomes Fahrzeug (3) (remove)
Institute
- Angewandte Computer‐ und Biowissenschaften (3) (remove)
In der Diplomarbeit wird mit leicht verfügbaren Komponenten für Mikrocontroller Platinen, wie der Arduino Plattform, beleuchtet, wie eine Kommunikation zwischen Modellfahrzeugen auf einfache Weise hergestellt und den Schülerinnen und Schülern der HTL Anichstraße näher gebracht werden kann. Es werden die verwendeten Komponenten und Vorgehensweisen erklärt und beschrieben. Die eingesetzten Techniken, wie NFC/RFID und Bluetooth, werden erläutert, um es den Schülerinnen und Schülern zu ermöglichen, die im Anhang beschriebenen Übungen durchzuführen und auch selbst Funktionen und Projekte mit Hilfe von Bluetooth und RFID-Readern zu realisieren. Für die Nähe zur Praxis wird ein selbstfahrendes Auto als praktische Anwendung angenommen. Das Fahrzeug wird von den Schülerinnen und Schülern in der Höheren Technischen
Lehranstalt für Elektronik in Innsbruck ab der zweiten Klasse gebaut und Schritt für Schritt um Funktionen erweitert. Mit zwei dieser Fahrzeuge wird ein Versuchsaufbau realisiert.
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.