Курсовая работа: Разработка системы управления движением автономного транспортного средства в условиях городской среды.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 Анализ проблемы
1.1 Поиск и анализ информационных источников
1.2 Поиск и анализ патентов
2 Техническое задание
3 Описание и анализ использованных методов и инструментов исследования
3.1 Формулировка задачи
3.1.1 Существующие методы машинного обучения
3.1.2 Математическая модель системы управления движением автономного транспортного средства в городской среде
3.1.3 Алгоритм управления движением автономного транспортного средства, используя нейросети
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В



ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
В настоящем отчете о НИР применяют следующие сокращения и обозначения
ВКР – выпускная квалификационная работа
ГО – глубокое обучение
ИИ – искусственный интеллект
ИС – искусственный интеллект
МО – машинное обучение
НИР – научно-исследовательская работа
НС – нейронная сеть
РИД – результат интеллектуальной деятельности
РИНЦ – российский индекс научного цитирования
ТС – транспортное средство
AVS (Autonomous Vehicle Systems) – автономные системы транспортных средств
BI-LSTM (Bidirectional Long-Short-Term Memory) – двунаправленная долговременная и кратковременная память
CNN (Convolutional Neural Networks) – сверточные нейронные сети
DL (Deep Learning) – глубокое обучение
DNN (Deep Neural Networks) – глубокие нейронные сети
DRL (Deep Reinforcement Learning) – глубокое обучение с подкреплением
DSRC (Dedicated short-range communications) – радиосвязь ближнего действия в интеллектуальной транспортной среде
GAN – (Generative-Adversarial Networks) генеративно-состязательные сети
LIDAR(Light Detection and Ranging) – Обнаружение света и дальнобойность
LSTM (Long-Short-Term Memory) – долговременная и кратковременная память
NTM(Neural Turing Machine) – нейронная машина Тьюринга
Python – объектно-ориентированный язык программирования
RL (Reinforcement Learning) – обучение с подкреплением
RNN (Recurrent Neural Networks) – рекуррентные нейронные сети
URL (Uniform Resource Locator) – система унифицированных адресов электронных ресурсов
VANET (Vehicular Ad Hoc Network) – автомобильная специальная сеть
YOLO – (You Only Look Once) –система обнаружения объектов

ВВЕДЕНИЕ

Производственная практика (научно-исследовательская работа) – это вид учебной практики, который направлен на структуризацию теоретических знаний, полученных в ходе процессе обучения.
Цель НИР заключается в проведении экспериментов и исследований, с научным поиском, задача которого является получение новых или расширение имеющихся знаний.
К задачам НИР относится:
– анализ современной научно-технической литературу и патентной информацию по исследуемой предметной области в рамках ВКР,
– проведение анализа моделей, технологий, методов, методик, технических или программных средств, а также обосновать их выбор для решения поставленной теоретико-практической задачи, обеспечивающей достижение требований к результатам ВКР,
– выполнение постановки решаемой в рамках ВКР теоретико-практической задачи,
– выполнение разработки теоретических вопросов, подлежащих разработке в ВКР, в рамках НИР.