| Popis: |
Пояснювальна записка дипломного проекту складається з трьох розділів, містить 27 рисунків та 13 таблиць – загалом 75 сторінок. Об’єктом дослідження є процес паркування автомобіля. Метою роботи є підвищення ефективності процесу паркування автомобіля у віртуальному середовищі. До використаних методів належить глибоке навчання з підкріпленням та алгоритм проксимальної політики. Серед програмного забезпечення було використано ігровий движок Unity, плагін ML-Agents, середовище написання програмного коду Rider та онлайн платформу для машинного навчання Google Colaboratory. До отриманих результатів належить велика кількість статистичних даних та графіків процесу тренування нейронної моделі. Основним показником досягнення мети є точність паркування, яка становить від 96,3% до 99,34% в залежності від типу автостоянки. The explanatory note for the diploma project consists of three sections, containing 27 illustrations and 13 tables – a total of 75 pages. The research object is the parking process of a car. The goal of the work is to improve the efficiency of the car parking process in a virtual environment. The methods used comprise deep reinforcement learning and the proximal policy algorithm. The software used includes the Unity game engine, the ML-Agents plugin, the Rider code editor, and the Google Colaboratory online platform for machine learning. The obtained results encompass a large amount of statistical data and training process graphs of the neural model. The main indicator of achieving the goal is the accuracy of parking, which ranges from 96.3% to 99.34% depending on the type of parking lot. |
