Нейронный гонщик: проектирование самообучающихся систем автопилотирования с применением машинного обучения

Работа исследует возможность применения машинного обучения для создания модели беспилотного управления автомобилем, обученной на виртуальных элементах автомобиля (руль, педали) и способной к бесшовному переносу на реальные управляющие элементы, а именно − игрового джойстика. Алгоритм способен самообучаться на виртуальных семи дальномерах и сложной гоночной среде и использовать полученные навыки для игры уже с настоящим джойстиком через плату с микроконтроллером и сервоприводом.

Направление работы: Автоматизация

Авторы работы: ГБОУ Школа № 1576

Предметы: Физика, Информатика

Классы: 11 класс

Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Наука для жизни» 4−5 апреля 2018 г.

Руководитель(и) работы: Плужников Игорь Викторович.

Актуальность: Настоящий век в высокой степени определяется как век информационных технологий. Создание беспилотного автомобиля станет новой вехой в развитии человечества.

Цель: Используя обучаемые математические алгоритмы, разработать алгоритм-учитель и систему автоматического управления автомобилем, способную работать в агрессивных условиях на больших скоростях.

Автопилот должен:

Принимать решения как можно быстрее;

Уметь работать в различных условиях и разной местности;

Обучиться самостоятельно, без вмешательства человека;

Обучиться на симуляторе элементов управления, а не на реальных моделях.

Обучающая машина должна:

Наиболее точно симулировать физику среды и управляющих элементов;

Иметь удобные инструменты для создания и редактирования условий симулирующейся среды.