Autonomous vehicle simulation with deep reinforcement learning in video game environment
Video oyun ortamında derin pekiştirmeli öğrenme ile otonom araç simulasyonu
- Tez No: 803949
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HATİCE DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Convolutional neural networks
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda, rahat ve güvenli sürüşü sağlamak için otonom araçların geliştirilmesi üzerine araştırmalar ivme kazanmıştır. Otonom araçlar, sensörler ve kameralar kullanarak sürücü girdisi olmadan hareket edebilirler. Bu tez, otonom bir aracın video oyunu ortamında belirli bir hızda otoyol şeridinde seyahat etmesini sağlamak için deneyim tekrarı ile derin çift Q pekiştirmeli öğrenme algoritmasının kullanımını önermektedir. Pekiştirmeli öğrenme algoritması, aracın yol merkez çizgisine olan açısını, araç hızını, yol merkezine olan mesafeyi ve ivmeyi durum bilgisi girdileri olarak kullanır. Bu nedenle, bu bilgiler yüksek doğrulukla belirlenmelidir. Birçok alanda dikkate değer performans sergileyen evrişimli sinir ağları, şeritlerin konumlarını ve aracın açısını elde etmek için kullanılmıştır. CNN modelleri, manuel olarak toplanıp etiketlenmesi mümkün olmayan çok büyük veri kümeleriyle eğitilir. Bu tez aynı zamanda bir otoyolda yol şeritlerinin tespiti için kullanılmak üzere bir video oyun ortamından etiketli veri setinin otomatik olarak toplanması için bir yöntem sunar. Otomatik olarak toplanmış 745823 adet görsel ile, Transfer Öğrenme yöntemi kullanılarak ResNet50, VGG16, Xception ve InceptionV3 gibi farklı CNN modelleri eğitilmiştir. Eğitimde yer almayan bir otoyoldan toplanan veri kümesiyle yapılan performans karşılaştırmalarına göre, ResNet50 en iyi performansı sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, research on the development of autonomous vehicles has gained momentum in order to ensure comfortable and safe driving. Autonomous vehicles can move without the driver's input by using sensors and cameras. This thesis proposes the use of the deep double Q-learning algorithm with experience replay to enable an autonomous vehicle to travel on a highway lane at a specific speed in a video game environment. The reinforcement learning algorithm uses the vehicle's angle to the road center line, vehicle speed, distance to the road center, and acceleration as inputs for state information. Therefore, this information must be determined with high accuracy. Convolutional neural networks, which show remarkable performance in many fields, can be used to obtain the position of the lanes and the angle of the vehicle. CNN models are trained with datasets that are too large to be collected and labeled manually. This thesis also presents a method for the automatic collection of a labeled dataset from a video game environment to be used for the detection of road lanes on a highway. With 745,823 automatically collected images, different CNN models such as ResNet50, VGG16, Xception, and InceptionV3 networks are trained using the Transfer Learning method. According to the performance comparisons made with the dataset obtained from a highway not included in the training, ResNet50 performs best.
Benzer Tezler
- Unity3D ortamında derin pekiştirmeli öğrenme ile eğitilen uçakların performansı
Performance evaluation of aircraft agents trained with deep reinforcement learning in Unity3D environment
METE CANTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İBRAHİM FURKAN İNCE
PROF. ONUR OSMAN
- Learning to drive in a simulated environment using deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak simüle edilmiş bir ortamda araç kullanmayı öğrenmek
MUSTAFA CEMİL GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Öndeki aracı geçme probleminin derin pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle modellenerek otonom sistem tasarımı
Autonomous system design by modeling the problem of passing the front vehicle with deep reinforcement learning method
YASİN ATILKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Reinforcement learning based coaxial multicopter control for electrical vertical take off and landing
Pekiştirmeli öğrenme temelli elektrikli dikey kalkış ve iniş için eksendeş çoklu döner kanat kontrolü
MUHAMMED ALİ KUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UFUK SAKARYA
- Autonomous vehicle control using reinforcement learning
Otonom bir aracın pekiştirmeli öğrenme ile kontrolü
HÜMA BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM