Co znajdziesz na tej stronie?
Opis pracy
Historia i rozwój autonomicznego parkowania samochodów
Autonomiczne parkowanie stanowi rewolucyjny krok w dziedzinie motoryzacji, pozwalając na zautomatyzowane manewry parkowania pojazdów. Historia tego innowacyjnego rozwiązania sięga kilku dekad wstecz, zaczynając się od pierwszych prób wprowadzenia automatycznego parkowania w praktyce. W tym rozdziale przyjrzymy się ewolucji autonomicznego parkowania, analizując kluczowe momenty, zastosowania i aspekty techniczne tego przełomowego rozwiązania.
Pomysł autonomicznego parkowania pojawił się po raz pierwszy w latach 90. XX wieku. Jednym z pierwszych kroków w tym kierunku było wprowadzenie systemu Parking Assist w modelu Lexus LS 400, który debiutował w 1998 roku. Ten system wykorzystywał czujniki i kamery, umożliwiając kierowcy automatyczne parkowanie pojazdu.
Jednakże prawdziwy przełom nastąpił w pierwszej dekadzie XXI wieku, kiedy to różni producenci zaczęli intensywnie rozwijać zaawansowane technologie wspomagające parkowanie. Przykładem może być system Park Assist zaprezentowany przez Volkswagena w 2006 roku, który umożliwiał pojazdom parkowanie równoległe za pomocą czujników i kamery.
W miarę postępu technologicznego autonomiczne parkowanie zaczęło korzystać z zaawansowanych systemów sensorów, radarów, kamer i sztucznej inteligencji. Współczesne systemy są w stanie nie tylko parkować równolegle, ale również prostopadle do krawężnika. Dzięki zaawansowanym algorytmom, pojazdy potrafią dokładnie ocenić dostępne miejsce parkingowe i wykonać manewr bez udziału kierowcy.
W miastach na całym świecie rośnie zapotrzebowanie na inteligentne systemy zarządzania parkingiem. Autonomiczne parkowanie pozwala na optymalne wykorzystanie dostępnych miejsc parkingowych, minimalizując czas poszukiwania wolnego miejsca.
Floty pojazdów w usługach car-sharing coraz częściej wykorzystują autonomiczne parkowanie, co ułatwia zarządzanie rozproszonymi flotami i zwiększa dostępność pojazdów dla użytkowników.
W sektorze logistycznym autonomiczne parkowanie jest wykorzystywane do efektywnego gromadzenia i poruszania się pojazdów w magazynach, czy centrach dystrybucyjnych.
Mimo znaczącego postępu, autonomiczne parkowanie staje w obliczu pewnych wyzwań, takich jak konieczność dostosowania infrastruktury miejskiej do nowych technologii oraz kwestie bezpieczeństwa. Jednak przyszłość tego rozwiązania jawi się obiecująco, a rozwój sztucznej inteligencji, sensorów i komunikacji pojazdów ze sobą i z otoczeniem przyczynią się do dalszego udoskonalania systemów autonomicznego parkowania.
Wprowadzenie do tematyki pracy
W dzisiejszych czasach środowisko miejskie jest zdecydowanie bardziej dynamiczne niż miało to miejsce jeszcze kilkanaście lat temu. Stale zwiększająca się liczba pojazdów stawia przed społeczeństwem wiele wyzwań związanych z efektywnym zarządzaniem ruchem drogowym, utrzymywaniem zadowalającej jakości nawierzchni dróg i autostrad, oraz poszukiwaniem nowych, innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie transportu. Jednym z obszarów, który zdobywa coraz większą popularność wśród społeczeństwa i przemysłu, jest rozwój technologii związanych z autonomicznym prowadzeniem pojazdów. W szczególności, problem ten jest jednym z kluczowych aspektów, które wymagają zaawansowanych rozwiązań i badań, aby możliwa była nie tylko poprawa komfortu podróżowania, ale także bezpieczeństwo i efektywność korzystania z pojazdów.
W kontekście dynamicznego rozwoju przemysłu motoryzacyjnego, jednym z prekursorskich kroków w kierunku autonomicznego prowadzenia pojazdów zostało wprowadzenie na rynek samochodów elektrycznych przez firmę Tesla Motors. Firma ta, pod kierownictwem Elona Muska, nie tylko zrewolucjonizowała rynek pojazdów zasilanych energią elektryczną, ale wprowadziła również szereg innowacji w podejściu do technologii autonomicznego prowadzenia. Autopilot, czyli system autonomiczny w samochodach Tesla, jest jednym z najbardziej zaawansowanych rozwiązań na rynku, zdolnym do asystowania w prowadzeniu, zmianie pasa ruchu, a nawet samodzielnego parkowania. W ramach dalszego rozwoju tej technologii, Tesla wyraziła ambicje dotyczące całkowitego przekazania sterowania komputerowi pokładowemu, eliminując w pełni konieczność ingerencji człowieka podczas podróży. Ten kierunek rozwoju wprowadza nowe wyzwania, zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa i niezawodności systemu, co stawia pytania dotyczące skuteczności i możliwości stosowania zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego w takich warunkach.
Autonomiczne parkowanie samochodu to zaawansowana funkcja, która umożliwia pojazdom samodzielne znajdowanie odpowiedniego miejsca parkingowego, manewrowanie w celu maksymalnego zbliżenia się do pozycji docelowej, oraz bezpieczne parkowanie jako finalizacja całego procesu.
Cel pracy
Celem niniejszej pracy magisterskiej jest zbadanie i analiza algorytmów uczenia maszynowego w kontekście autonomicznego parkowania samochodu. W miarę jak technologie związane z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym stają się coraz bardziej dostępne, istnieje ogromny potencjał wykorzystania tych narzędzi do poprawy zdolności samochodów do parkowania w różnorodnych warunkach. Praca skupi się na implementacji parkingowego środowiska symulacyjnego i ocenie różnych konfiguracji, oraz algorytmów uczenia maszynowego, które mają potencjał zrewolucjonizować sposób, w jaki pojazdy parkują w środowisku miejskim.
Opis zawartości pracy
Struktura pracy jest następująca. W rozdziale pierwszym opisano istotę autonomicznego parkowania. Wprowadzono podstawową terminologię związaną z autonomicznym parkowaniem, historię i rozwój tej dziedziny, a także omawiają aktualne trendy i wyzwania. Dodatkowo, przedstawione zostały istniejące rozwiązania i technologie, stosowane w autonomicznym parkowaniu.
Rozdział drugi definiuje autonomiczne parkowanie, przedstawiając jego cechy, a także omawia technologie wspierające ten proces. Uwzględniono aspekty bezpieczeństwa, regulacje związane z autonomicznym parkowaniem, a także szczegółowy opis procesu samodzielnego parkowania.
Następnie, rozdział trzeci koncentruje się na roli uczenia maszynowego w autonomicznym parkowaniu. Wprowadzono szersze pojęcie w kwestii machine learning’u, oraz omówiono algorytmy stosowane w Unity ML-Agents oraz inne algorytmy, które mogłyby zostać zastosowane w problemie autonomicznego parkowania pojazdu. Przedstawiono także zastosowania ML-Agents w grach.
Dalej, rozdział czwarty przedstawia proces implementacji systemu autonomicznego parkowania. Autor omawia użyte programy i narzędzia, budowanie trójwymiarowej sceny, instalację potrzebnych składników i wtyczek, przygotowanie obiektu Agenta wraz z niezbędną logiką programową oraz wybór algorytmu i rozpoczęcie symulacji.
Po przeprowadzeniu symulacji, następuje analiza wyników, która stanowi rozdział piąty. Na tym etapie pracy, autor dokonuje ewaluacji i porównania uzyskanych wyników, a także wyciąga wnioski z przeprowadzonej analizy.
Na zakończenie, rozdział szósty stanowi podsumowanie całej pracy. Przedstawione zostały wnioski wynikające z przeprowadzonych, kompleksowych badań, a także zastanowiono się nad dalszymi perspektywami rozwoju i badań w dziedzinie autonomicznego parkowania.