Thesis supervisor: Tamás Bécsi
Location of studies (in Hungarian): Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék Abbreviation of location of studies: KJIT
Description of the research topic:
a./ Előzmények: A járműiparban megjelenő autonóm funkciók egyre jobban támaszkodnak a mesterséges intelligencia, azon belül is a gépi tanulás segítségével megvalósított algoritmusokra. Ennek része a megerősítéses tanulás, melynek alapkutatása, és járműipari felhasználása a BME Közlekedés- és Járműirányítási tanszékén az egyik kiemelt kutatási terület.
b./ A kutatás célja:
A járműirányítás és járműdinamika bármely döntési, szabályozási szintje felírható oly módon, hogy az alkalmas legyen Markov döntési folyamatként megerősítéses tanulással történő vizsgálatra, a megoldásra képes ágens fejlesztésére. Azonban ezek az ágensek bizonyos komplexitás felett nem képesek a problémák hatékony kezelésére, illetve nem alkalmasak robusztus megoldás előállítására.
A kutatás egyik célja az ismert megerősítéses tanulási ágensek továbbfejlesztése, a tanulás stabilitásának, és az ágens robusztusságának növelése. A kutatás egy másik célja az általános felhasználás mellett konkrét járműdinamikai és -irányítási feladatok megvalósítása megerősítéses tanulással
c./ Az elvégzendő feladatok, azok fő elemei, időigénye:
1. Irodalomkutatás, előtanulmányok. Trajektóriatervezés, és járműirányítás megvalósítása megerősítéses tanulással; A megerősítéses tanulás megbízhatósági, és stabilitási kérdései, az ágensek rendszerezése; A különböző „exploration” módszerek, és neurális hálózati struktúrák vizsgálata. (12 hónap)
2. A megfelelő gépi tanulási módszerek alkalmazása, a környezet leírásának, valamint a hálózati architektúrák kidolgozása. Betanítás különböző hiper-paraméterekkel és célfüggvényekkel. Az eredmények alapján a módszerek iteratív továbbfejlesztése. A tanulási folyamat segítése, ún. „planning-agent” technikák fejlesztésével. (12 hónap)
3. A modellek validálása járműdinamikai szoftverben; A modellek implementálása és validálása valós tesztjárművön. (12 hónap)
4. Járműirányítási feladatok tesztelése tesztpályán. PhD értekezés megírása. Publikálás referált folyóiratban és konferencia kiadványban. (12 hónap)
d./ A szükséges berendezések: A számítástechnikai eszközök, szoftverek, illetve szenzorok jelenleg a Tanszéken rendelkezésre állnak.
e./ Várható tudományos eredmények: Az automatizált közúti járművek szabályozóegységeiben felhasználható, megerősítéses tanulás alapú, autonóm funkciót megvalósító algoritmusok.
Required language skills: angol Recommended language skills (in Hungarian): angol Further requirements: Informatikai és szabályozástechnikai alapismeretek
Number of students who can be accepted: 2
Deadline for application: 2020-12-27
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
