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Local area navigation for multi-axle vehicles using machine learning algorithms

  • This thesis describes the implementation of a Path-planning algorithm for multi-axle vehicles using machine learning algorithms. For that purpose, a general overview over Genetic Algorithms is given and alternative machine learning algorithms are briefly explained. The software developed for this purpose is based on the EZSystem Simulation Software developed by the AG Echtzeitysteme at the University Koblenz-Landau and a path correction algorithm developed by Christian Schwarz, which is also detailed in this paper. This also includes a description of the vehicle used in these simulations. Genetic Algorithms as a solution for path-planning in complex scenarios are then evaluated based on the results of the developed simulation software and compared to alternative, non-machine learning solutions, which are also shortly presented.
  • Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.

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Metadaten
Author:Andreas Barthen
URN:urn:nbn:de:kola-7718
Advisor:Ulrich Furbach
Document Type:Bachelor Thesis
Language:English
Date of completion:2013/09/27
Date of publication:2013/09/27
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Release Date:2013/09/27
Number of pages:62 Seiten
Institutes:Fachbereich 4 / Fachbereich 4
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG