Browsing by Author "Turlej, Wojciech"
Now showing 1 - 3 of 3
- Results Per Page
- Sort Options
Item type:Thesis, Access status: Restricted , Neuroewolucyjne sterowanie układami mechanicznymi na przykładzie sterowania ruchem robota kroczącego(Data obrony: 2015-01-29) Turlej, Wojciech
Wydział Inżynierii Mechanicznej i RobotykiItem type:Thesis, Access status: Restricted , Optimization-based trajectory generation for compliant bipedal robots(Data obrony: 2017-09-07) Turlej, Wojciech
Wydział Inżynierii Mechanicznej i RobotykiItem type:Doctoral Dissertation, Access status: Open Access , Real-time generation of safe trajectories for autonomous vehicles in dynamic environments(Data obrony: 2024-03-04) Turlej, Wojciech
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii BiomedycznejW niniejszej pracy poruszono wyzwania związane z projektowaniem i oceną algorytmów planowania ruchu pojazdów. Zaprezentowano nową metodę planowania wielohipotezowego, która ma na celu rozwiązanie problemu planowania ruchu pojazdu w sytuacjach niepewnych. Proponowana metoda uwzględnia kilka hipotez dotyczących zachowania innych użytkowników drogi, aby zapewnić bezpieczny ruch kontrolowanego pojazdu. Ponadto, w celu zapewnienia odporności systemów planowania ruchu zaprezentowano zestaw metod modelowania sensorów. Skuteczność proponowanych modeli zbadano na przykładzie systemu planowania ruchu opartego o uczenie ze wzmocnieniem, w którym modele wykorzystano w procesie uczenia, uzyskując zwiększoną odporność na różne rodzaje błędów percepcji. Przeanalizowano i omówiono wpływ wykorzystania modeli sensorów w rozwoju algorytmów autonomicznego prowadzenia pojazdów na bezpieczeństwo systemu. Aby umożliwić dokładne testowanie systemów planowania ruchu pojazdu, w szczególności tych opartych o techniki uczenia maszynowego, zaproponowano nową metodę automatycznej generacji scenariuszy testowych. Opracowana metoda generuje scenariusze antagonistyczne wraz z błędami percepcji, pozwalając na aktywną eksplorację potencjalnych słabości i błędów w testowanych algorytmach, a jej skuteczność została zaprezentowana w problemie testowania systemu planowania opartego o uczenie ze wzmocnieniem.
