Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Adaptivní asistent pro podélné parkování
Název práce v češtině: Adaptivní asistent pro podélné parkování
Název v anglickém jazyce: Adaptive parallel parking assistant
Klíčová slova: Automatické parkování|Zpětnovazebné učení|Neuronové sítě
Klíčová slova anglicky: Automatic parking|Reinforcement learning|Neural networks
Akademický rok vypsání: 2021/2022
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Vedoucí / školitel: Mgr. Roman Neruda, CSc.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 09.09.2022
Datum zadání: 09.09.2022
Datum potvrzení stud. oddělením: 07.12.2023
Zásady pro vypracování
The goal of the thesis is to develop a system for automatic parking motion planning of a vehicle described by a set of parameters. The system should utilize reinforcement learning optimization to develop an efficient parallel parking procedure for an ideal vehicle. To solve this task, a model-based deep reinforcement learning method that learns parking policy of the data from simulated environment and without human intervention or experience will be used. A transfer of the trained network-based policy to vehicles with specified dimensions and other parameters should be also considered. A development of suitable software tool for environment simulation and reinforcement learning will also be a part of the thesis outcome.
Seznam odborné literatury
Balhara, Surjeet & Gupta, Nishu & Alkhayyat, Ahmed & Bharti, Isha & Malik, Rami & Mahmood, Sarmad & Abedi, Firas. (2022). A survey on deep reinforcement learning architectures, applications and emerging trends. IET Communications, 10.1049/cmu2.12447.

Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. (2016) Deep Learning, MIT Press, http://www.deeplearningbook.org

Y Zhuang, Q Gu, B Wang, J Luo, H Zhang, W Liu (2018): Robust Auto-parking: Reinforcement Learning based Real-time Planning Approach with Domain Template, NeurIPS workshop on MLITS.

Zhang, Jiren & Chen, Hui & Song, Shaoyu & Hu, Fengwei. (2020). Reinforcement Learning-Based Motion Planning for Automatic Parking System. IEEE Access. pp. 1-1,. 10.1109/ACCESS.2020.3017770.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK