Název: Strojové učení pro řízení simulovaných vozidel
Překlad názvu: Machine Learning for Driving of Virtual Vehicles
Autoři: Kučera, Jiří ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Auta ve virtuálních světech jsou typicky ovládána ručně vytvořenými pravidly. Vy- tváření těchto pravidel je často časově náročné a každá úprava prostředí může výsledné chování narušit. Hlavním cílem této práce je prozkoumat vhodné metody strojového učení a vytvořit jejich prostřednictvím dobře vypadající simulaci aut jezdících po městské sil- niční síti. Výsledným modelem je neuronová síť přímo ovládající plyn, brzdu a volant auta. Síť je schopná sledovat cestu a vyhýbat se srážkám s ostatními agenty na křižovat- kách bez semaforů. Pro trénování jsme použili algoritmus Proximal policy optimization a trénování jsme vylepšili technikami curriculum learning, GAIL, curiosity a behavioral cloning. V experimentech jsme ukázali, že ačkoli výsledné chování není zcela perfektní, je dostatečně dobré pro potencionální použití v simulaci. 1 Cars in virtual worlds are typically controlled by handcrafted rules. Creating such rules is often time-consuming and has to be repeated every time environment is altered. The goal of this thesis is to explore suitable machine learning techniques and create a good looking simulation of cars driving on an urban road network. The resulting model is a feedforward network directly controlling throttle, steering, and brake. The network is capable of following the assigned road and avoid collisions with other agents on crossroads without traffic lights. The model was trained using the Proximal policy optimization algorithm enhanced by GAIL, curiosity, behavioral cloning, and curriculum learning. In this paper, we have also shown that the resulting behavior, while not completely perfect, is good enough for use in a simulation. 1
Klíčová slova: Navigace; Simulace; Strojové Učení; Umělá Inteligence; Artificial Intelligence; Machine Learning; Navigation; Simulation

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/120970

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-434915


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce