Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning (eBook, PDF)
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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-Szen...
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. Der Inhalt
- Grundlagen des Deep Learning und kontinuierliches Deep Reinforcement Learning
- Definition eines Deep Controller für Autonomes Fahren
- Training und Evaluierung des Deep Controller innerhalb einer Simulation
- Anwendung des Deep Controller auf einem Forschungsfahrzeug
- Dozierende und Studierende der Bereiche Angewandte Mathematik und Informatik
- Fach- und Führungskräfte auf den Gebieten Autonomes Fahren und Künstliche Intelligenz
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