Применение машинного обучения для визуализации и планирования движения автономных транспортных средств
Данная статья посвящена описанию системы для управления транспортными средствами в игровой среде, при этом целью работы является моделирование и экспериментальное исследование работы беспилотных транспортных средств. Долгосрочной целью данного исследования является исключение человеческого фактора. Разработаны подсистемы восприятия, локализации, планирования и управления. В дополнение к обычной веб-камере в работе были использованы датчики LiDAR и RADAR. После получения информации от модуля восприятия система локализует позицию транспортного средства, далее для составления оптимального пути используется модуль планирования, который определяет, куда будет перемещаться транспортное средство, используя данные модуля локализации. После определения оптимального пути система осуществляет управление транспортным средством, таким образом, чтобы оно двигалось автономно, без помощи человека. В качестве регулятора использовался пропорционально-интегрально-производный ПИД-регулятор. При разработке системы использовались: язык программирования Python, компьютерное зрение и машинное обучение. Для обеспечения работы системы необходим компьютер с графическим процессором и мощной графической картой, которая может запускать игру с автомобилем, дорогами с полосами движения и картой дороги. При соответствующей доработке, разработанная система может стать хорошим инструментом при проведении экспериментов по достижению надежной автономной навигации транспортного средства, также может быть использована в качестве базы для работы над автономными транспортными средствами с реальными аппаратными устройствами.