Neurális hálózat alapú adaptív tempomat

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Szűcs Gábor
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Napjainkban a neurális hálózatok egyre nagyobb népszerűségnek örvendenek, az elmúlt években történt előrelépéseknek köszönhetően. Egyre több alkalmazási területen érnek el jobb eredményeket az embereknél és a klasszikus algoritmusoknál.

Az autóipar egyik legfontosabb alapelve mind a passzív, mind az aktív biztonság növelése. Az aktív biztonság körébe tartoznak a vezetést támogató rendszerek is (ADAS – Advanced Driver Assistance Systems). Egy ilyen rendszer például az adaptív távolságtartó tempomat, amely a kényelmi funkciója mellett a ráfutásos balesetek csökkentése érdekében került kifejlesztésre.

A diplomaterv célja annak a kiderítése volt, hogy az adaptív távolságtartó tempomat funkcionalitást meg lehet-e valósítani neurális hálózatokkal. Ennek érdekében mélyebben megismertem a neurális hálózatok működését, tanító adathalmazokat készítettem közúti mérésekből, majd különbözően paraméterezett hálózatokat tanítottam be. A tanítás eredményeit kiértékeltem, majd elkészítettem egy alkalmazást, amellyel megvalósítható a rendszer tesztelése. Az alkalmazás egy jármű CAN hálózatáról olvassa ki a bemeneti változókat, kiértékeli a neurális hálózatot, majd visszaírja a neurális hálózat kimenetét a CAN hálózatra. A rendszert szimulációval teszteltem, majd előkészítettem járműben történő tesztelésre.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.