Tesi etd-09062021-104017 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MEROLA, FRANCESCO
URN
etd-09062021-104017
Titolo
Designing, implementing and experimenting a deep reinforcement learning approach in a simulated environment for autonomous driving in critical scenarios.
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
COMPUTER ENGINEERING
Relatori
relatore Prof. Falchi, Fabrizio
relatore Dott. Di Benedetto, Marco
relatore Prof. Gennaro, Claudio
relatore Dott. Di Benedetto, Marco
relatore Prof. Gennaro, Claudio
Parole chiave
- autonomous driving
Data inizio appello
24/09/2021
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/09/2024
Riassunto
Design e implementazione di un sistema di guida automatica basato su deep reinforcement learning in ambiente di simulazione, atto alla minimizzazione dei danni in scenari critici, come incidenti stradali. Il focus è posto su situazioni limite e impreviste nelle quali la minimizzazione dei danni è l’unico obiettivo, al fine di garantire la sicurezza di persone e cose. Il sistema viene allenato a gestire correttamente tali scenari tramite una precisa struttura di rewarding.
Design and implementation of an autonomous driving system based on deep reinforcement learning in a simulated environment, with the aim of minimizing damage in critical scenarios, such as car accidents. The focus is put on sudden and dangerous situations, where damage minimization should be the only concern in order to grant safeness for people and objects. The system is trained to correctly handle these scenarios through a specific reward structure.
Design and implementation of an autonomous driving system based on deep reinforcement learning in a simulated environment, with the aim of minimizing damage in critical scenarios, such as car accidents. The focus is put on sudden and dangerous situations, where damage minimization should be the only concern in order to grant safeness for people and objects. The system is trained to correctly handle these scenarios through a specific reward structure.
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