Önvezető járművek útkeresése és tervezése ismert algoritmusok segítségével2

2023-2024 tavasz

Szoftver

Téma leírása

Az önvezető autózás dinamikusan növekvő területének egyik kulcsfontosságú kihívása az optimális útkeresés algoritmusának kiválasztása és alkalmazása a járművek számára. Az autonóm járművek hatékonyan kell navigálniuk változatos és gyakran előre nem látható környezeti kihívások között, ezáltal biztonságos és hatékony útvonalakat tervezve a cél eléréséhez.

Az útkeresési probléma előfeltétele a statikus és dinamikus környezeti modell ismerete, melyben a részben vagy egészben ismert térkép alapján számítható az útvonal a jármú kinematikai tulajdonságai és egy előre definiált célfüggvény ismeretében.

A projekt célja egy olyan útkeresési és tervezési rendszer kifejlesztése és implementálása, amely az A* (A-star), RRT (Rapidly-exploring Random Tree) vagy más, elterjedt algoritmusokra épít. A hallgató feladata az adott autonóm járműhöz egy hatékony és megbízható útvonaltervező rendszer kidolgozása, figyelembe véve a különböző környezeti tényezőket és akadályokat. Az elvárt eredmény egy olyan szoftver megvalósítása és kiértékelése, amely lehetővé teszi az autonóm járművek számára, hogy adaptív és rugalmas módon válasszák ki az optimális útvonalat, hogy hatékonyan és biztonságosan navigáljanak a változatos közlekedési környezetben. A munka részét képezi a modern útkeresési módszereket feltáró irodalomkutatás, a módszerek kvalitatív és kvantitatív összehasonlítása, és kitekintés a gyakorlatban használt algoritmusokra olyan valós autóipari felhasználásokban, mint pl. az automatikus parkolás vagy az akadályelkerülés (collision avoidance // safe corridor) a nagysebességű manőverek esetében.

A feladat megoldásához a hallgató a Continental AI Development Center munkatársaitól kap segítséget.

Ha érdeklődsz a téma iránt, akkor jelentkezés előtt mindenképpen vedd fel a kapcsolatot Sik Dáviddal emailben, téma, képzési szint, szak és a tervezett projekttárgy feltüntetésével.

Maximális létszám: 1 fő