ПРОГРАМНО-АПАРАТНИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ АВТОМОБІЛЕМ ЗАСОБАМИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-81-50

Ключові слова:

автопілот, нейромережеве моделювання, YOLO v6, багатошаровий перцептрон, генетичний алгоритм, активаційні функції, оптимізація навчання

Анотація

У статті представлено програмно-апаратний комплекс для забезпечення автопілотажу засобами нейромережевого моделювання та генетичних алгоритмів. У комплексі використано бібліотеку YOLO v6 для розпізнавання об'єктів у реальному часі та для подальшого прийняття рішень щодо ситуації на дорозі авторами запропоновано використання багатошарового перцептрону, для оптимізації навчання якого було застосовано генетичний алгоритм, що дозволило суттєво зменшити тривалість його навчання. Розроблена система використовує DirectX 11 для передавання зображень із будь-якої камери, що дозволяє інтегрувати різноманітні візуальні джерела даних. Основний науковий результат полягає в тому, що запропоновано удосконалений підхід до автоматичного управління автомобілем із використанням багатошарового перцептрону, прискорене навчання якого відбувається засобами генетичного алгоритму, що уможливлює значне зростання продуктивності системи.

##submission.downloads##

Опубліковано

27.02.2025

Як цитувати

ХОРОШУН, В., АЗАРОВА, А., МУРАЩЕНКО, О., & ЗОРЯ, І. (2025). ПРОГРАМНО-АПАРАТНИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ АВТОМОБІЛЕМ ЗАСОБАМИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ. MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES, (1), 393–399. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-81-50

Номер

№ 1 (2025): ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Владислав ХОРОШУН, Анжеліка АЗАРОВА, Олександр МУРАЩЕНКО, Ірина ЗОРЯ

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.