Metody pro automatické řízení vozidel

Abstract

Tato diplomová práce zkoumá současný vývoj na poli výzkumu autonomních aut. Práce se zabývá převážně použitím neuronových sítí a provádí ověření jejich vhodnosti pro tento problém. Testuje též použití intervalových neuronů jako náhrady neuronů klasických. Testy neuronových sítí s učením pomocí backpropagation jsou prováděny ve vybraném simulačním prostředí TORCS.

This thesis examines current developments in the field of research of autonomous cars. The work deals mainly with neural networks and carry out verification of their suitability for this problem. Also tests interval neurons use as a substitute for classic neurons. Tests of neural networks with backpropagation learning are carried out using the selected simulation environment TORCS.