Geri Dön

Reinforcement learning baseddrift control

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 720252
  2. Yazar: AHMET TİKNA
  3. Danışmanlar: DR. REMELİ VİKTOR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Budapest University of Technology and Economics
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In this thesis, deep reinforcement learning algorithms have been applied to autonomous drift control task. The main intention of this research is to develop a controller that performs drifting maneuver around a randomly selected goal point. Some of the key problems which I have dealt with during the development phase are: (i) sample efficiency, (ii) generalization of learned policies. In the first phase of this research, I built up a simulation environment involving a kinematic bicycle vehicle model which is consistent with the physical characteristic of the model car BMW M2 Competition. This environment is used to generate dataset for supervised learning and then to conduct the training process of deep reinforcement learning algorithms. In this environment, instead of earth-fixed coordinate system, I used bodyfixed coordinate system and hence the agent could efficiently learn the generalized (near) optimal policies. Since reinforcement learning might require many samples to learn useful policies due to the complexity of the high-dimensional environment, I developed transfer learning framework to refine useful policies and to transfer gained knowledge from traditional controller and supervised learning to the reinforcement learning side. Thus, it can be achievable to increase the scalability of the reinforcement learning-based agents with fewer samples and to achieve (near) optimal policies by bringing the advantages of those algorithms and methods together.

Benzer Tezler

  1. Using frequencies of transitions to improve reinforcement learningwith hidden states

    Saklı durumlu pekiştirmeli öğrenmeyi geliştirmek için geçişlerinfrekanslarının kullanımı

    HÜSEYİN AYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK POLAT

    DR. ERKİN ÇİLDEN

  2. Keyframe demonstration seeded and Bayesian optimized policy search

    Anahtar nokta gösterimlerinden desteklenerek başlatılmış ve Bayessel optimize edilmiş politika öğrenimi

    ONUR BERK TÖRE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN

  3. Reinforcement learning based solution approaches to static and dynamic machine scheduling problems

    Statik ve dinamik makine çizelgeleme problemlerine pekiştirmeli öğrenme tabanlı çözüm yaklaşımları

    BEHİCE MELTEM KAYHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ

  4. Reinforcement learning based handover mechanism for next generation mobile communication systems

    Yeni nesil mobil haberleşme sistemleri için pekiştirmeli öğrenme ile aktarım mekanizması

    ÇAĞLAR FIRAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNA TUĞCU

  5. Pekiştirmeli öğrenme tabanlı bağlam bilinçli akıllı trafik ışık kontrolü

    Reinforcement learning based context aware intelligent traffic light control

    ÖMER FARUK SARAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FERZAT ANKA