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Thesis etd-09062021-104017


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
MEROLA, FRANCESCO
URN
etd-09062021-104017
Thesis title
Designing, implementing and experimenting a deep reinforcement learning approach in a simulated environment for autonomous driving in critical scenarios.
Department
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Course of study
COMPUTER ENGINEERING
Supervisors
relatore Prof. Falchi, Fabrizio
relatore Dott. Di Benedetto, Marco
relatore Prof. Gennaro, Claudio
Keywords
  • autonomous driving
Graduation session start date
24/09/2021
Availability
Withheld
Release date
24/09/2024
Summary
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.
File