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Deep Traffic Reinforcement Learning. Steuern eines Fahrzeugs durch eine simulierte Straßenumgebung mit dichtem Verkehr

Deep Traffic Reinforcement Learning. Steuern eines Fahrzeugs durch eine simulierte Straßenumgebung mit dichtem Verkehr

Ackermann, Reinhold
Schurr, Andreas

Paperback

Business GeneralGeneral ComputersProgramming

ISBN10: 3346108015
ISBN13: 9783346108012
Publisher: Grin Verlag
Published: Mar 3 2020
Pages: 42
Weight: 0.15
Height: 0.10 Width: 5.83 Depth: 8.27
Language: German
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Veranstaltung: Big Data & Data Science, Sprache: Deutsch, Abstract: In den folgenden Abschnitten dieser Arbeit sollen die Themen rund um Reinforcement Learning und ein Praxisbeispiel mit Hilfe von Reinforcement Learning dargestellt werden. Das Praxisbeispiel bezieht sich auf ein simuliertes Verkehrssystem, welches mit Hilfe von Reinforcement Learning selbstständig lernt, ob und wann ein Fahrzeug eigenständig überholen soll. Wir stehen am Vorabend einer weiteren mobilen Revolution. In Zukunft werden autonome Fahrzeuge aktiv am Stra enverkehr teilnehmen. (Maurer et al., 2015) Durch die ansteigende Anzahl der Teilnehmer am Stra enverkehr wird es immer voller und enger auf den Stra en Deutschlands. Typischer Wochenbeginn - alle auf dem Weg zur Arbeit - PKWs, LKWs, Busse und an sonnigen Tagen, die Motorradfahrer. An Teilnehmern am Stra enverkehr fehlt es keines Wegs. Bei dichtem Verkehr steigt dadurch des Risikos eines Unfalls oder eines Staus. Mit autonom fahrenden Fahrzeugen wird sich in naher Zukunft einiges ändern - voraussichtlich auch zum Vorteil aller Autofahrer, wie beispielsweise das Erledigen von Aufgaben oder das Vorbereiten auf ein Kundengespräch während der Fahrt. Dem Autofahrer werden Schritt für Schritt mehr und mehr Aufgaben beim Autofahren abgenommen. Aber auch negative Folgeerscheinungen können entstehen. Beispielsweise die Abhängigkeit der Technik und das Vertrauen in das System. Um das autonome Fahren ermöglichen zu können, benötigten die Fahrzeuge viele notwendige Daten. Diese werden beispielsweise von Sensoren, Kameras oder auch Positionierungssystemen geliefert und in Echtzeit mittels Prozessoren und Kommunikationsschnittstellen anderer Fahrzeuge verarbeiten. Unter anderem ist auch die Verkehrsinfrastruktur ein bedeutender Teil des Ganz

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