Agentide käitumise modelleerimine ringristmikel
Nimi
Heidi Korp
Kokkuvõte
Autonoomse juhtimise valdkond on viimastel aastatel palju arenenud. Mitmed selle valdkonna alamliigid, nagu näiteks objektide tuvastamine, oleku hindamine, liikumise planeerimine, on pälvinud teadlaste ja ettevõtete tähelepanu. Edusammud riistvara valdkonnas on võimaldanud analüüsida liiklust reaalajas. Üheks suurimaks katsumuseks autonoomse juhtimise valdkonnas on liiklejate käitumisest aru saamine ja vastavalt nende tuleviku käitumise ennustamine. Nimetatud käitumise modelleerimine pole triviaalne ülesanne ning sõltub mitmest faktorist, näiteks liiklusreeglitest, liiklusraja geomeetrilisest kujust, liiklejate arvust jm.
Selles teadustöös on esitatud kaks meetodit ennustamaks tuleviku käitumist sõidukile, mis valmistub ringristmikule sõitma. Esimene meetod on loodud Rekurrentse Närvivõrgu arhitektuuri baasil ning selle eesmärgiks on sõiduki mahasõidu ennustamine. Teine meetod kasutab lisaks sihtsõiduki (Target Vehicle) andmetele ka lähedal asuvate (Surrounding Vehicles) sõidukite andmeid. Eksperimentide tulemustest selgus, et korrektne ennustus sõiduki mahasõidu kohta on saavutatav vähem kui 0.4 sekundiga ning et lähedal asuvate sõidukite andmete kasutamine on väga kasulik sõiduki käitumise modelleerimiseks.
Selles teadustöös on esitatud kaks meetodit ennustamaks tuleviku käitumist sõidukile, mis valmistub ringristmikule sõitma. Esimene meetod on loodud Rekurrentse Närvivõrgu arhitektuuri baasil ning selle eesmärgiks on sõiduki mahasõidu ennustamine. Teine meetod kasutab lisaks sihtsõiduki (Target Vehicle) andmetele ka lähedal asuvate (Surrounding Vehicles) sõidukite andmeid. Eksperimentide tulemustest selgus, et korrektne ennustus sõiduki mahasõidu kohta on saavutatav vähem kui 0.4 sekundiga ning et lähedal asuvate sõidukite andmete kasutamine on väga kasulik sõiduki käitumise modelleerimiseks.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Naveed Muhammad, Yar Muhammad
Kaitsmise aasta
2022