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Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning

Andreas Folkers

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Springer Fachmedien Wiesbaden img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Sonstiges

Beschreibung

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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Schlagwörter

Kontinuierliches Reinforcement Learning, Autonomes Fahren, Künstliche Intelligenz, Forschungsfahrzeug, Deep Learning, Neural Network