Ibilgailu Autonomoen Kontrolerako Ikaskuntza Sakona.

Abstract

Ikaskuntza sakonak aurrerapauso handia suposatu du ibilgailu autonomoen munduan. Sare neuronalen garatzeak robot hauen sistemen hobekuntza bultzatu du. Beste alde batetik, ikusmen artifiziala, duen praktikotasun eta sinpletasunagatik nabarmentzen da, merkea izateaz gain, jasotako informazioa oso baliagarria bihurtzen duelako. Ondorioz, teknika asko garatu dira ikaskuntza sakona eta ikusmena konbinatzen dituztenak ibilgailu autonomoetan aplikatzeko. Alabaina, ikaskuntza sakoneko alor askotan optimizazioaren falta existitzen jarraitzen du. Barnealdeko ibilgailuen kontrolean fokua jarriz, ikerketa honek autonomoa den nabigazio sistema bat planteatzen du. Helburu horretarako ikaskuntza sakoneko tekniken optimizazioa egiten da eta ikusmen artifizialeko teknikak erabiltzen dira. Nabigazio algoritmoa hiru moduluz osatuta dago, hauek ibilbide plangintza eta kontsigna lorketa, aldibereko lokalizazioa eta mapatzea, eta segurtasunerako oztopoen errekonozimendua izanik. Beraz, algoritmoa ingurune batean ibilbide bat eraikitzeko gai izan behar da, aldiune bakoitzean eskuratu beharreko posizioa ezagutuz. Ingurune hori ezezaguna izango denez bertako mapa bat eraiki beharko da, lokalizatzeko ahalmena mantenduz. Oztopoak egotea ohikoa izango denez, hauek detektatu beharko dira segurtasuna mantenduko duten ekintzak erabakitzeko.