Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Δενδρική αναζήτηση Μόντε Κάρλο καθοδηγούμενη από βαθιά μάθηση για αυτόνομηοδήγηση χωρίς λωρίδες κυκλοφορίας

Peridis Ioannis

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η διαχείριση οδικής κυκλοφορίας έχει γίνει ιδιαίτερα περίπλοκη λόγω της αύξησης των τεχνολογιών αυτόνομης οδήγησης. Τα παραδοσιακά συστήματα κυκλοφορίας με λωρίδες, ενώ είναι δομημένα και οικεία, συχνά αντιμετωπίζουν προβλήματα με την βελτιστοποίηση και τον δυναμικό έλεγχο ροής, οδηγώντας σε συμφόρηση και αναποτελεσματικότητες. Αντίθετα, τα περιβάλλοντα κυκλοφορίας χωρίς λωρίδες προσφέρουν μια ελπιδοφόρα εναλλακτική λύση, επιτρέποντας στα οχήματα να εκτελούν ελιγμούς πλάγια σε ολόκληρο το οδόστρωμα, χωρίς τους περιορισμούς των λωρίδων, πράγμα που θα μπορούσε να ενισχύσει σημαντικά τηνχωρητικότητα των δρόμων και την ροή της κυκλοφορίας.Η διπλωματική εργασία αυτή διερευνά τη χρήση της Δενδρικής Αναζήτησης Μόντε Κάρλο (Monte Carlo Tree Search - MCTS) και των τεχνικών βαθιάς επιβλεπόμενης μάθησης για την προώθηση των τεχνολογιών αυτόνομης οδήγησης. Η MCTS είναι ιδιαίτερα κατάλληλη για δυναμικά και απρόβλεπτα περιβάλλοντα, όπως η αυτόνομη οδήγηση, λόγω των ισχυρών δυνατοτήτων λήψης αποφάσεων σε περίπλοκα σενάρια. Σε συνδυασμό με τα Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα (Deep Neural Networks - DNNs), τα οποία διακρίνονται στην αναγνώριση μοτίβων και την προγνωστική μοντελοποίηση από μεγάλα σύνολα δεδομένων, αυτές οι τε-χνολογίες θα μπορούσαν ενδεχομένως να φέρουν επανάσταση στα συστήματα διαχείρισης κυκλοφορίας.Μια αναπαράσταση του MCTS σε πλαίσιο Μαρκοβιανής Διαδικασίας Λήψης Αποφάσεων (Markov Decision Process) αναπτύχθηκε ειδικά για σενάρια οδήγησης χωρίς λωρίδες, βελτιώνοντας τις παραδοσιακές προσεγγίσεις MCTS για να χειρίζονται καλύτερα τις λεπτομερείς απαιτήσεις αυτού του περιβάλλοντος. Η διπλωματική εργασία αυτή βασίζεται στο υπάρχον μοντέλο MCTS που ανέπτυξε ο Παντελής Γιανκουλίδης στην διπλωματική του εργασία το 2023, εστιάζοντας αρχικά στην βελτίωση του τρόπου επεξεργασίας των πληροφοριών μιαςκατάστασης. Αυτές οι βελτιώσεις αύξησαν σημαντικά την λειτουργική αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητα του πλαισίου MCTS, επιτρέποντάς του να διαχειρίζεται πιο επιδέξια καταστάσεις υψηλής πυκνότητας κυκλοφορίας.Περαιτέρω πρόοδος επιτεύχθηκε με την ένταξη ενός νευρωνικού δικτύου στο πλαίσιο MCTS για να καθοδηγεί τη φάση επιλογής. Αυτή η ένταξη αξιοποίησε τις προγνωστικές ικανότητες των DNNs, επιτρέποντας πιο ενημερωμένη λήψη αποφάσεων και ταχύτερη εξερεύνηση κατά τη διαδικασία αναζήτησης δέντρου. Επιπλέον, διερευνήθηκε μια αυτόνομη προσέγγιση νευρωνικού δικτύου, σχεδιασμένη να λειτουργεί χωρίς τα εξερευνητικά οφέλη της MCTS, για να αξιολογηθεί η συγκριτική της αποτελεσματικότητα στη λήψη αποφάσεων.Η ενδελεχής πειραματική αξιολόγηση της προσέγγισής μας, δεικνύει ότι το βελτιωμένο πλαίσιο MCTS, υποστηριζόμενο από την καθοδήγηση του νευρωνικού δικτύου, βελτίωσε σημαντικά τα αποτελέσματα διαχείρισης της κυκλοφορίας. Καίριες μετρήσεις, όπως η ασφάλεια, μέσω της μείωσης των ποσοστών σύγκρουσης, και η αποδοτικότητα, με τη βελτιστοποίηση της ταχύτητας και της ροής της κυκλοφορίας, επισημαίνουν τα ουσιαστικά οφέλη αυτής της ενσωματωμένης προσέγγισης. Αυτά τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν το δυναμικό του συνδυασμού της MCTS με τις τεχνολογίες νευρωνικών δικτύων για να αλλάζουν ριζικά τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων σε αυτόνομα οχηματικά περιβάλλοντα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες