Önvezető (modell) járművek fejlesztése mélytanulás alapú technológiával

Abstract

Munkám célja egy olyan jármú megépítése volt, mely olyan komponensekkel rendelkezik, amik lehetőséget adnak arra, hogy képes legyen az adatgyűjtésre. Ezek felhasználással képes lehet az önvezetésre, illetve egy saját modell tanítására mélytanulás alapú technológiával. Kutatásom során, megismerkedtem az ROS2 alapjaival, illetve a Foxy-val, Galactic-al és az Autoware disztribúcióival, illetve azok működésével. Belátást nyertem, hogy hogyan is épül fel egy önvezető, autonóm jármű és hogy milyen komponensek kellenek hozzá, valamint, hogy ezen eszközök hogyan is működnek, hogyan lehet konfigutálni őket és hogy hogyan lehet ezen adatok összességét rögzíteni és feldolgozni. Dolgozatom bemutatja, hogy hogyan is kell összeépíteni és konfigurálni egy önvezetésre képes autót. Az Autoware Trajectory Follow segítségével valósítottam meg a szenzoradatok feldolgozását és rögzítését.