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Steuerung eines autonomen Fahrzeugs ...
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SpringerLink (Online service)
Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning/ von Andreas Folkers.
作者:
Folkers, Andreas.
面頁冊數:
XIII, 88 S. 38 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Applied mathematics. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28886-0
ISBN:
9783658288860
Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning
Folkers, Andreas.
Steuerung eines autonomen Fahrzeugs durch Deep Reinforcement Learning
[electronic resource] /von Andreas Folkers. - 1st ed. 2019. - XIII, 88 S. 38 Abb.online resource. - BestMasters,2625-3577. - BestMasters,.
Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert. Der Inhalt Grundlagen des Deep Learning und kontinuierliches Deep Reinforcement Learning Definition eines Deep Controller für Autonomes Fahren Training und Evaluierung des Deep Controller innerhalb einer Simulation Anwendung des Deep Controller auf einem Forschungsfahrzeug Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Bereiche Angewandte Mathematik und Informatik Fach- und Führungskräfte auf den Gebieten Autonomes Fahren und Künstliche Intelligenz Der Autor Andreas Folkers studierte Technomathematik an der Universität Bremen und arbeitet dort als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an angewandten Forschungsfragen im Kontext von Autonomen Fahrzeugen. Im Zentrum seiner Forschung stehen Algorithmen zur Fahrzeugsteuerung und Künstliche Intelligenz.
ISBN: 9783658288860
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert. Der Inhalt Grundlagen des Deep Learning und kontinuierliches Deep Reinforcement Learning Definition eines Deep Controller für Autonomes Fahren Training und Evaluierung des Deep Controller innerhalb einer Simulation Anwendung des Deep Controller auf einem Forschungsfahrzeug Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Bereiche Angewandte Mathematik und Informatik Fach- und Führungskräfte auf den Gebieten Autonomes Fahren und Künstliche Intelligenz Der Autor Andreas Folkers studierte Technomathematik an der Universität Bremen und arbeitet dort als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an angewandten Forschungsfragen im Kontext von Autonomen Fahrzeugen. Im Zentrum seiner Forschung stehen Algorithmen zur Fahrzeugsteuerung und Künstliche Intelligenz.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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