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Details zur Studienarbeit
Titel der Studienarbeit:
Entwicklung autonomer Fahrfunktionen durch Reinforcement Learning
BetreuerIn:
BetreuerIn kontaktieren
Voraussetzungen:
Geeignet für die folgenden Studiengänge:
TWI
TWE
TEA
TEU
TFE
TEN
TEK
TSA
TSL
TFS
TMK
TML
TMM
TMP
TMA
TMT
TLE
TLS
TIT
TIM
TIS
TIK
Themenbeschreibung:
Autonome Fahrfunktionen werden typischerweise in modularen Architekturen umgesetzt, in denen Wahrnehmung, Entscheidung und Steuerung in separaten Komponenten realisiert wird. In sogenannten Ende-zu-Ende-Architekturen werden dagegen die Steuersignale direkt aus den Sensordaten, ermittelt, d.h. die Schritte Wahrnehmung, Entscheidung und Steuerung werden nicht mehr separat umgesetzt, sondern in einer Komponente integriert abgearbeitet. Trainiert werden solche Ende-zu-Ende-Architekturen durch Reinforcement Learning. Dabei werden in Simulationen hunderttausende von Abläufen durchgespielt werden. Das System lernt anhand der Ergebnisse, welches Vorgehen zum Erfolg führt. Ziel dieser Arbeit ist es, autonome Fahrfunktionen in einer solchen Ende-zu-Ende Architektur und durch Reinforcement Learning umzusetzen. Dabei werden Sensordaten (Kamera und/oder Lidar) direkt durch eine KI verarbeitet, die per Reinforcement Learning lernt, welche Steuerbefehle nötig sind, um das Ziel zu erreichen. Das Ergebnis ist eine KI, die aus den Sensordaten direkt die nötigen die Steuerbefehle (Lenkwinkel, Geschwindigkeit etc.) bestimmt, ohne eine dazwischen geschaltete Spur- oder Objekterkennung. Im Einzelnen sind folgende Teilaufgaben zu bearbeiten: - Klärung der Anforderungen - Literaturrecherche Reinforcement Learning - Methoden- /Toolauswahl und Konzept - Erstellung einer Simulations- und Trainingsumgebung - Implementierung und Test von autonomen Fahrfunktionen - Integration in das Gesamtsystem - Dokumentation
