ISBN: 9783346108012 - deep traffic reinforcement learning. steuern eines fahrzeugs durch eine simulierte straßenumgebung mit dichtem verkehr (2 Ergebnisse)

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Veranstaltung: Big Data & Data Science, Sprache: Deutsch, Abstract: In den folgenden Abschnitten dieser Arbeit sollen die Themen rund um Reinforcement Learning und ein Praxisbeispiel mit Hilfe von Reinforcement Learning dargestellt werden. Das Praxisbeispiel bezieht sich auf ein simuliertes Verkehrssystem, welches mit Hilfe von Reinforcement Learning selbstständig lernt, ob und wann ein Fahrzeug eigenständig überholen soll.'Wir stehen am Vorabend einer weiteren mobilen Revolution. In Zukunft werden autonome Fahrzeuge aktiv am Straßenverkehr teilnehmen.' (Maurer et al., 2015)Durch die ansteigende Anzahl der Teilnehmer am Straßenverkehr wird es immer voller und enger auf den Straßen Deutschlands. Typischer Wochenbeginn - alle auf dem Weg zur Arbeit - PKWs, LKWs, Busse und an sonnigen Tagen, die Motorradfahrer. An Teilnehmern am Straßenverkehr fehlt es keines Wegs. Bei dichtem Verkehr steigt dadurch des Risikos eines Unfalls oder eines Staus. Mit autonom fahrenden Fahrzeugen wird sich in naher Zukunft einiges ändern - voraussichtlich auch zum Vorteil aller Autofahrer, wie beispielsweise das Erledigen von Aufgaben oder das Vorbereiten auf ein Kundengespräch während der Fahrt. Dem Autofahrer werden Schritt für Schritt mehr und mehr Aufgaben beim Autofahren abgenommen. Aber auch negative Folgeerscheinungen können entstehen. Beispielsweise die Abhängigkeit der Technik und das Vertrauen in das System. Um das autonome Fahren ermöglichen zu können, benötigten die Fahrzeuge viele notwendige Daten. Diese werden beispielsweise von Sensoren, Kameras oder auch Positionierungssystemen geliefert und in Echtzeit mittels Prozessoren und Kommunikationsschnittstellen anderer Fahrzeuge verarbeiten. Unter anderem ist auch die Verkehrsinfrastruktur ein bedeutender Teil des Ganzen Vorhabens. So müssen die Verkehrsinfrastruktur sowie die Kommunikationsinfrastruktur zusammen harmonieren und mit einander kollaborieren. Hierfür könnte Reinforcement Learning eine entscheidende Rolle beim autonomen Fahren übernehmen. …

Softcover/Taschenbuch. Zustand: Neu. Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, FOM Essen, Hochschule f?r Oekonomie & Management gemeinn?tzige GmbH, Hochschulleitung Essen fr?her Fachhochschule, Veranstaltung: Big Data & Data Science, Sprache: Deutsch, Abstract: In den folgenden Abschnitten dieser Arbeit sollen die Themen rund um Reinforcement Learning und ein Praxisbeispiel mit Hilfe von Reinforcement Learning dargestellt werden. Das Praxisbeispiel bezieht sich auf ein simuliertes Verkehrssystem, welches mit Hilfe von Reinforcement Learning selbstst?ndig lernt, ob und wann ein Fahrzeug eigenst?ndig ?berholen soll."Wir stehen am Vorabend einer weiteren mobilen Revolution. In Zukunft werden autonome Fahrzeuge aktiv am Stra?enverkehr teilnehmen." (Maurer et al., 2015)Durch die ansteigende Anzahl der Teilnehmer am Stra?enverkehr wird es immer voller und enger auf den Stra?en Deutschlands. Typischer Wochenbeginn - alle auf dem Weg zur Arbeit - PKWs, LKWs, Busse und an sonnigen Tagen, die Motorradfahrer. An Teilnehmern am Stra?enverkehr fehlt es keines Wegs. Bei dichtem Verkehr steigt dadurch des Risikos eines Unfalls oder eines Staus. Mit autonom fahrenden Fahrzeugen wird sich in naher Zukunft einiges ?ndern - voraussichtlich auch zum Vorteil aller Autofahrer, wie beispielsweise das Erledigen von Aufgaben oder das Vorbereiten auf ein Kundengespr?ch w?hrend der Fahrt. Dem Autofahrer werden Schritt f?r Schritt mehr und mehr Aufgaben beim Autofahren abgenommen. Aber auch negative Folgeerscheinungen k?nnen entstehen. Beispielsweise die Abh?ngigkeit der Technik und das Vertrauen in das System. Um das autonome Fahren erm?glichen zu k?nnen, ben?tigten die Fahrzeuge viele notwendige Daten. Diese werden beispielsweise von Sensoren, Kameras oder auch Positionierungssystemen geliefert und in Echtzeit mittels Prozessoren und Kommunikationsschnittstellen anderer Fahrzeuge verarbeiten. Unter anderem ist auch die Verkehrsinfrastruktur ein bedeutender Teil des Ganzen Vorhabens. So m?ssen die Verkehrsinfrastruktur sowie die Kommunikationsinfrastruktur zusammen harmonieren und mit einander kollaborieren. Hierf?r k?nnte Reinforcement Learning eine entscheidende Rolle beim autonomen Fahren ?bernehmen. De Gewicht in Gramm: 73. …