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Tesi etd-10312019-111520


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
FAUCEGLIA, NICOLA
URN
etd-10312019-111520
Title
Tecniche di machine learning per la modellazione e predizione a breve della dinamica di veicoli su strade a scorrimento veloce
Struttura
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Commissione
relatore Avizzano, Carlo Alberto
correlatore Caiti, Andrea
tutor Tripicchio, Paolo
Parole chiave
  • classification
  • classificazione
  • vehicles
  • veicoli
  • dynamics
  • dinamica
  • prediction
  • predizione
  • modeling
  • modellazione
  • machine learning
Data inizio appello
22/11/2019;
Consultabilità
secretata d'ufficio
Riassunto analitico
Nel presente lavoro di tesi è stato svolto uno studio sulla predizione del comportamento di veicoli in autostrada. In particolare, tale studio si è concentrato sulle possibili manovre che si possono effettuare nella carreggiata: cambiamento di corsia a sinistra(sorpasso); cambiamento di corsia a destra(rientro); mantenimento di corsia. Sono stati utilizzati degli algoritmi di machine learning per predire le traiettorie dei veicoli e successivamente classificarle in base al loro tipo. Il processo di predizione e classificazione consente di sapere in anticipo quale sarà la manovra effettuata da un veicolo. Dopo aver terminato il lavoro di predizione e classificazione di traiettorie si è passati ad integrare il tutto in uno scenario con più veicoli tenendo conto anche del comportamento dei veicoli circostanti. In tal modo è possibile stabilire se una data manovra potrà essere effettuata oppure no.
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