Інтелектуальна система розпізнавання та подолання перешкод транспортними засобами

Abstract

Актуальність даного дослідження полягає у недостатній навченості систем розпізнавання перешкод, що несе в собі небезпеку для учасників дорожнього руху. Багато дорожніх процесів, зокрема проїзд складного перехрестя, зміна смуги у переповненому авто потоці та визначення динамічного коридору є важкими процесами для сучасних систем розпізнавання і подолання перешкод транспортними засобами та небезпечними для людей. Об’єктом дослідження є процеси руху та керування транспортними засобами. Предметом дослідження є методи та засоби розпізнавання і подолання перешкод транспортними засобами. Метою дослідження є розпізнавання та подолання перешкод транспортними засобами за рахунок розробки інтелектуальної системи і застосування нейронних мереж. В результаті виконання роботи було досліджено чотири нейронних технології для навчання розпізнавання перешкод (LSTM, RNN, GRU та BRRN), проаналізовано їх особливість процесу розпізнавання, визначені основні їх переваги та недоліки, а також розроблено інтелектуальну систему, яка відображена у вебзастосунку. Дана робота складається з шести розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: аналізу предметної області, огляд і аналіз наявних аналогів та публікацій, технологіям, інструментам та методам, використаним у магістерській роботі, моделюванню і проектуванню системи планування і оптимізації маршрутів, аналізу отриманих результатів, охороні праці, методичній частині магістерської роботи. Загальний обсяг роботи – 123 сторінки. Магістерська кваліфікаційна робота містить два додатки, 121 рисунок, 4 таблиці і посилання на 50 літературних джерел. A relevance of this study lies in insufficient training of obstacle recognition systems, which poses a danger to road users. Many traffic processes, in particular, driving through a complex intersection, changing lanes in a crowded traffic flow, and determining a dynamic corridor are difficult processes for modern systems of recognition and overcoming obstacles by vehicles and dangerous for people. An object of research is the processes of movement and control of vehicles. A subject of the research is the methods and means of recognizing and overcoming obstacles by vehicles. A purpose of the study is to study is to recognize and overcome obstacles by vehicles through the development of an intelligent system and the use of neural networks. As a result of the work, four neural technologies for training obstacle recognition (LSTM, RNN, GRU and BRRN) were investigated, their feature of the recognition process was analyzed, their main advantages and disadvantages were determined, and an intelligent system was developed, which is displayed in a web application. This work consists of six sections. Each of them is devoted to: analysis of the subject area, review and analysis of existing analogues and publications, technologies, tools and methods used in the master's thesis, modeling and design of the route planning and optimization system, analysis of the obtained results, labor protection and life safety, methodological part of the master's work. The overall scope of the work is 123 pages. Thesis contains 2 application, 121 figures, 4 tables and 50 sources in it.