Model training of a simulated self-driving vehicle using an evolution-based neural network approach

Type of thesis: Bachelorarbeit / location: Leipzig / Status of thesis: Theses in progress

In der Simulation ist ein Steuerungsmodell für ein selbstfahrendes Fahrzeug mit einem künstlichen neuronalen Netz zu trainieren und zu evaluieren. Um die Güte des Steuerungsmodells bewerten zu können, wird in einem Parcours die Zeit von der Start- zur Ziellinie gemessen. Während der Fahrt muss es um rote und blaue Hindernisse manövrieren. Als Goldstandard wird eine nach menschlichen Maßstäben optimale Strecke durch den Parcours entworfen, implementiert und die Zeit gemessen. Es soll ein evolutionärer Algorithmus für das Training des neuronalen Netzes zum Einsatz kommen.

Counterpart

Dr. Thomas Burghardt

Service and Transfer Center, Living Lab

Universität Leipzig

Production and Logistics, Industry 4.0, Connectivity, IoT Platform, Programming

Tobias Jagla

Leipzig University

Swarm Intelligence, Robotics, Machine Learning

TU
Universität
Max
Leibnitz-Institut
Helmholtz
Hemholtz
Institut
Fraunhofer-Institut
Fraunhofer-Institut
Max-Planck-Institut
Institute
Max-Plank-Institut