témavezető: Németh Balázs
helyszín (magyar oldal): Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék helyszín rövidítés: KJIT
A kutatási téma leírása:
A doktori téma minőségi jellemzők (performaciák) előírt szintjére garanciákat nyújtó irányítástervezési módszerek kidolgozására irányul, különös tekintettel a mobil gépekre, autonóm járművekre és intelligens közlekedésirányítási rendszerekre nézve.
a./ Előzmények: Az intelligens jármű- és közlekedésirányítási rendszerekben a gépi tanulásra épülő algoritmusok várhatóan egyre hangsúlyosabb szerepet fognak betölteni az automatizált járművek elterjedésével. A hagyományos modell alapú irányítások azonban az ilyen komplexitású feladatokat nem feltétlenül képesek önmagukban elvégezni, ezért további nem hagyományos irányítási (pl. gépi tanulási) rétegekkel szükséges azokat kiegészíteni. Klasszikus irányításelméleti analízis módszerekkel azonban a gépi tanulási ágenseknek a zárt rendszer stabilitására és performanciáira gyakorolt hatása azonban jellemzően nehezen vizsgálható, ami új kihívásokat támaszt az irányítórendszerek tervezésének területén.
b./ A kutatás célja: A PhD kutatás során egy módszertant szükséges kidolgozni, ami a minőségi jellemzők szintjére garanciákat nyújt gépi tanulási elemeket is magában foglaló irányítórendszerek vonatkozásában.
c./ Az elvégzendő feladatok, azok fő elemei, időigénye:
1. év: Az irodalomban publikált learning and control kapcsolatot feltáró módszerek áttekintése és elemzése, különös tekintettel a Tanszéken/SZTAKI-ban kidolgozott módszerekre. Az MPC elvű és a robusztus hierarchikus irányításokra épülő megoldások összehasonlítása, esettanulmányok készítése.
2. év: Neurális hálózatok formális analízis módszereinek kidolgozása modell-alapú technikákkal. Scenario elvű optimalizálási eljárások alkalmazhatóságának vizsgálata, az analízis eredményeinek integrálása a performancia garantált irányítási struktúrákba.
3. év: Performancia garantált irányítások és megerősítéses tanulási ágensek együttes iteratív tervezésének kidolgozása. A konvergencia és a megoldhatóság vizsgálata esettanulmányokon.
4. év: A módszertan alkalmazása autonóm járműirányítási feladatokra. Eredmények demonstrálása. PhD értekezés megírása.
d./ A szükséges berendezések: Az irányítási módszerek szimulációs vizsgálatához Matlab/Simulink, CarSim és CarMaker szoftverekre van várhatóan szükség, amiket a Tanszék és az ELKH SZTAKI biztosít.
e./ Várható tudományos eredmények: Hierarchikus struktúrájú irányítástervezési módszertan gépi tanulással kapott ágensek performancia garantált figyelembe vételére. A módszertan alkalmazása új járműirányítási és jármű-koordinációs stratégiák vonatkozásában.
előírt nyelvtudás: angol további elvárások: irányításelméleti és járműmechatronikai alapismeretek
felvehető hallgatók száma: 1
Jelentkezési határidő: 2022-10-19
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).
Bejelentkezés
