Geri Dön

On differentiable costs and local planning for end-to-end urban driving

Uçtan uca şehir içi sürüş için türevlenebilir maliyetler ve yerel planlama üzerine

  1. Tez No: 836720
  2. Yazar: VOLKAN AYDINGÜL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA GÜNEY, DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Otonom sürüş, karmaşık şehir ortamlarındaki etkileşimler nedeniyle belirsizlik altında karar verme gerektiren zorlu bir görevdir. Sürüş etmenine, etmenin gerçekleştirdiği eylemin uygunluğunu ölçen geri bildirim sağlayacak şekilde hedefler tasarlıyoruz. Önceki çalışmalar, olası eylemlerle planlama yapmak üzere otoyol sürüşü için türevlenebilir bir maliyet fonksiyonu tanıtır. Ancak şehir içi sürüş, araç yoğunluğu ve kentsel ortamlardaki kavşaklar gibi sahne yapıları nedeniyle otoyolda sürüşten daha karmaşıktır. Bu amaçla, şehir içi sürüşte sıklıkla meydana gelen birçok olası özelliği hesaba katan yeni bir türevlenebilir maliyet fonksiyonu öneriyoruz. Gelecek tahmini için, etmen ve çevrenin gelecekteki durumunu ayrı ayrı tahmin eden ileri modeller öneriyoruz. Etmen (ego) ve çevre (dünya) için ayrı tahminler aracılığıyla alan bilgisini çerçevemize entegre edebiliriz. Ampirik sonuçlar, ego etmeninin geleceğini güvenilir bir şekilde tahmin edebildiğimizi gösterirken dünya modeli, sola veya sağa dönme gibi daha az sıklıkta gerçekleşen durumlarda sınırlamalar sergiliyor. Türevlenebilir maliyet fonksiyonumuzu, gradyan tabanlı model öngörülü kontrol (MÖK) ve bir politika ağıyla test ediyoruz. Her iki yaklaşım da şehir içi sürüş düzeninde benzersiz sınırlamalara sahip makul bir sürüş performansı sergiliyor. MÖK, farklı durumlarda hiper parametrelere duyarlılığı nedeniyle yerel optimum sorunlarıyla karşı karşıyadır ve politika ağı bir uzmanın denetimine bağlıdır. Sonuç olarak, bu çalışmada şehir içi sürüş için türevlenebilir bir maliyet fonksiyonu tasarladık. Aynı zamanda gelecekteki çalışmaların, çalışmamızı temel alarak çeşitli şehir içi senaryolara genelleme yapmanın sınırlamalarını ve zorluklarını ortaya koyduk.

Özet (Çeviri)

Self-driving is a challenging task that requires decision-making under uncertainties due to interactions in complex urban environments. We design objectives to provide the driving agent with feedback quantifying the eligibility of the action taken by the agent. For planning with possible actions, previous work introduces a differentiable cost function for highway driving. However, urban driving is more complex than highway driving due to the density of vehicles and scene structures like intersections in urban environments. To this end, we propose a new differentiable cost function that accounts for multiple possible features that frequently occur in urban driving. For future prediction, we propose forward models that predict the future state of the agent and the environment separately. Via separate predictions for the agent (ego) and environment (world), we can integrate domain knowledge into our framework. Empirical results demonstrate that we can reliably predict the future for the ego agent, while the world model exhibits limitations in less frequent cases, such as turning left or right. We further test our differentiable cost function with a gradient-based model predictive control (MPC) and a policy network. Both approaches demonstrate a plausible driving performance in urban driving setup with unique limitations. MPC faces local optima problems due to its sensitivity to the hyper-parameters under different situations, and the policy network depends on supervision from an expert. In conclusion, we design a differentiable cost function for urban driving and show its importance for action as well as limitations for future work to generalize to diverse urban scenarios by building on our work.

Benzer Tezler

  1. Hedonic analysis of housing prices in istanbul: The effect of distance to urban green areas

    İstanbul'daki konut fiyatlarının hedonik analizi: Kentsel yeşil alanlara uzaklığın etkisi

    HASAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK

  2. Endüstriyel pazarlama planlaması ve Türkiye'deki uygulama

    Industrial marketing planning

    YAŞAR CANDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. SELİME SEZGİN

  3. Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi

    Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods

    MUHAMMED OĞUZHAN METE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  4. Mobil robot simülatörleri ve ileri seviye simülasyonlar

    Mobile robot simulators and advanced level simulations

    ENDER YOLAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks

    Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi

    CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ