Deep learning alapú autonóm járműirányítás nagyméretű közlekedési hálózati modelleken
2024-2025 tavasz
Szoftver
Téma leírása
A kutatás a Deep Reinforcement Learning (DRL) alkalmazásával autonóm járművek irányítástervezésére összpontosít nagyméretű közlekedési hálózati modelleken. A projekt fókuszában a koordinált mozgású járművek irányításának megvalósítása áll, gépi tanulási eszközök felhasználásával, amelyek hozzájárulnak a globális forgalmi jellemzők javításához. A rendelkezésre álló kutatói hálózat felhőszolgáltatásainak kiaknázásával a tanulási algoritmusok felhőalapú erőforrások segítségével párhuzamosíthatók, lehetővé téve a nagy számítási igényű feladatok hatékony végrehajtását. A szoftverkörnyezet implementálása és a párhuzamosítási technológiák alkalmazása során a skálázhatóság és a számítási hatékonyság is hangsúlyos szerepet kap. Az elért kutatási eredmények értékelése szimulációkra épülő esettanulmányok alapján történik, különböző méretű hálózati modellek felhasználásával.
Külső partner: HUN-REN SZTAKI
Maximális létszám:
1 fő