arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Viivituste mõju ja vastumeetod selle vähendamiseks isesõitvates tehisnärvivõrkudes
Nimi Ilmar Uduste
Kokkuvõte Isesõitvate autode valdkond on huviks nii teadlastele kui ka erasektorile ning muuhulgas loodetakse tulevikus asendada inimautojuht sama või isegi etema sõiduoskusega tehisintellektiga. Hiljutiste arengutega on valdkonnas leidnud kasutust isesõitvate modulaarsete torude asemel hoopis täielikult tehisnärvivõrkudel põhinevad torud.

Laadsete isesõitvate täielikult tehisnärvivõrkudel põhinevate torude ehitamisel aga esineb tõrkeid, nimelt ei võeta arvesse auto sõitmisel esinevaid viivitusi. Käesolev töö uurib viivituste mõju isesõitvatele tehisnärvivõrkudele, kasutades selleks puldiga juhitavat isesõitvat autoplatvormi Donkey Car. Töö käigus leiti, et isesõitev auto sõidab sedavõrd halvemini, mida rohkem on viivitusi torus. Antud viivituste vastumeetmeks pakuti välja uus meetod kaadrinihe, mille tõhusust ja positiivset toimet üle tavaliste mudelite omakorda tõestati nii analüütiliselt (avatud ahela hindamine) ning ka isesõitva autoga rajal (suletud ahela hindamine). Kaadrinihkega närvivõrgud sõitsid võrreldavatest närvivõrkudest etemini nii viivitustega kui ka viivitusteta keskkonnas, kuigi jõudlus viivituste-tihedas keskkonnas oli ebaühtlane, kuna auto ei jõua ühtlaseks sõiduks vajalikus koguses otsuseid teha.

Töös ilmnes vajadus testida isesõitvaid autosid ka päriselus (suletud testimine) ning mitte ainult analüütiliselt (avatud testimine) ning samuti, et kaadrinihke meetod omab piisavalt potentsiaali, et olla tulevikus uurimisaluseks isesõitvate autode valdkonnas, kuna laadseid meetodeid viivituste vastu võitlemiseks pole varasemalt rakendatud. Samas tõdeti, et äsja väljapakutud meetod nõuab edasist testimist ning uurimist enne lõpliku järelduse tegemist.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Andmeteadus
Juhendaja(d) Ardi Tampuu
Kaitsmise aasta 2022
PDF