Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě

Zahradník, Jakub

Publikace:
Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě

Bakalářská práceopen access

dc.contributor.advisor	Štursa, Dominik
dc.contributor.author	Zahradník, Jakub
dc.date.accepted	2024-06-04
dc.date.accessioned	2024-07-08T11:42:27Z
dc.date.available	2024-07-08T11:42:27Z
dc.date.issued	2024
dc.date.submitted	2024-05-10
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh a implementaci autonomního vozidla s využitím konvolučních neuronových sítí pro automatické sledování trasy. Teoretická část zkoumá principy strojového vidění a senzoriky pro autonomní řízení. Dále jsou popsány principy konvolučních neuronových sítí a jejich aplikace pro metody detekce a sledování trasy. Je navržena metodika pro sběr dat a trénování sítě. Praktická část se zabývá konstrukcí vozidla, výběrem komponent a implementací softwaru pro sběr dat, trénování TensorFlow modelu a inferenci. Natrénovaný model je testován v reálných podmínkách a vyhodnocen z hlediska přesnosti a spolehlivosti sledování trasy.	cze
dc.description.abstract-translated	This bachelor thesis focuses on the design and implementation of an autonomous vehicle using convolutional neural networks for automatic track following. The theoretical part explores the principles of machine vision and sensors used for autonomous driving. The principles of convolutional neural networks and their application to track detection and following methods are also described. A methodology for data collection and training of the network is proposed. The practical part deals with vehicle design, selection of components and software implementation of data collection, training a TensorFlow model and inference. The trained model is tested in real conditions and evaluated in terms of accuracy and reliability of track following.	eng
dc.description.defence	Bakalářská práce úspěšně splnila všechny stanovené cíle. Bylo navrženo a implementováno autonomní vozidlo s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN) pro automatické sledování trasy. Model byl testován v reálných podmínkách a vyhodnocen z hlediska přesnosti a spolehlivosti. Téma práce je velmi aktuální a má vysokou praktickou využitelnost, zejména v oblasti autonomních vozidel a moderního strojového učení.	cze
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.identifier.stag	47737
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/83028
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	autonomní vozidlo	cze
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cze
dc.subject	strojové vidění	cze
dc.subject	sledování trasy	cze
dc.subject	TensorFlow	cze
dc.subject	autonomous vehicle	eng
dc.subject	convolutional neural networks	eng
dc.subject	machine vision	eng
dc.subject	track following	eng
dc.subject	TensorFlow	eng
dc.thesis.degree-discipline	Automatizace	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Automatizace	cze
dc.title	Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě	cze
dc.title.alternative	Model of a vehicle with automatic track following using a convolutional neural network	eng
dc.type	bakalářská práce	cze
dspace.entity.type	Publication