Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-04-04
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