مقارنة نماذج التعلم النقل من النهاية الى النهاية لسيارات الذاتية القيادة
PDF (الإنجليزية)

كيفية الاقتباس

مقارنة نماذج التعلم النقل من النهاية الى النهاية لسيارات الذاتية القيادة. (2022). مجلة الخوارزمي الهندسية, 18(4), 45-59. https://doi.org/10.22153/kej.2022.09.003

الملخص

 

السيارات ذاتية القيادة لها مكانة بارزة في العلوم والتكنولوجيا، وتؤثر على التنمية الاجتماعية والاقتصادية. يعد التعلم العميق (DL) حاليًا أحد أهم مجالات الدراسة في الذكاء الاصطناعي (AI). في السنوات الأخيرة، تم تقديم حلول قائمة على التعلم العميق في مجال السيارات ذاتية القيادة وحققت نتائج باهرة. تدرس هذه الدراسات مجموعة متنوعة من التقنيات المهمة للمركبات ذاتية القيادة، بما في ذلك أنظمة الملاحة في السيارات، وتخطيط المسار، والإدراك البيئي، والتحكم في السيارة. التحكم في التعلم الشامل هو التحويل المباشر للبيانات الحسية إلى أوامر تحكم في القيادة الذاتية. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد الشبكة العصبية العميقة (DNN) الأكثر دقة التي تم تدريبها مسبقًا للتنبؤ بزاوية التوجيه لمركبة مستقلة. الهدف من هذا المشروع هو إنشاء قدرات قيادة ذاتية بالكامل يمكن استخدامها مع تقنيات السيارات المدمجة ذات الأداء المحدود. في اقتراحنا، قمنا بمقارنة ثلاثة نماذج معروفة جيدًا: AlexNet وResNet18 وDenseNet121. تم استخدام تعلم النقل من خلال تعديل الطبقة النهائية من النماذج المدربة مسبقًا من أجل التنبؤ بزاوية توجيه السيارة. أجريت التجارب على مجموعة البيانات التي تم جمعها من مسارين مختلفين. وفقًا لنتائج الدراسة، فإن ResNet18 وDenseNet121 لديهما أقل نسبة خطأ لقيمة زاوية التوجيه. علاوة على ذلك، تم فحص أداء النماذج المعدلة على مسارات محددة مسبقًا. كان أداء ResNet18 أفضل من DenseNet121 من حيث الدقة، مع انحراف أقل عن مركز المسار، بينما كان DenseNet121 أكثر مرونة عبر المسارات المختلفة، مما أدى إلى أداء أكثر اتساقًا.

PDF (الإنجليزية)

المراجع

D. B. O. Boesl and B. Liepert, “4 Robotic revolutions - Proposing a holistic phase model describing future disruptions in the evolution of robotics and automation and the rise of a new Generation ‘R’ of Robotic Natives,” IEEE Int. Conf. Intell. Robot. Syst., vol. 2016-Novem, pp. 1262–1267, 2016.

Anderson, J., Kalra, N., Stanley, K., Sorensen, P., Samaras, C. and Oluwatola, T., 2016. Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers. [online] Rand.org. Available at: <https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR443-2.html> [Accessed 9 September 2022].

S. Singh, “Critical Reasons for Crashes Investigated in the National Motor Vehicle Crash Causation Survey,” Natl. High. Traffic Saf. Adm., no. March, pp. 1–3, 2018, [Online]. Available: https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/812506.

A. Brown, B. Repac, and J. Gonder, “Autonomous Vehicles Have a Wide Range of Possible Energy Impacts,” Work. Road Veh. Autom., no. 2012, p. 59210, 2013.

S. Grigorescu, B. Trasnea, T. Cocias, and G. Macesanu, “A survey of deep learning techniques for autonomous driving,” J. F. Robot., vol. 37, no. 3, pp. 362–386, 2020,

Y. Wang, D. Liu, H. Jeon, Z. Chu, and E. T. Matson, “End-to-end learning approach for autonomous driving: A convolutional neural network model,” ICAART 2019 - Proc. 11th Int. Conf. Agents Artif. Intell., vol. 2, no. Icaart, pp. 833–839, 2019.

Y. LeCun, U. Muller, J. Ben, E. Cosatto, and B. Flepp, “Off-road obstacle avoidance through end-to-end learning,” Adv. Neural Inf. Process. Syst., pp. 739–746, 2005.

S. Sharma, G. Tewolde, and J. Kwon, “Behavioral Cloning for Lateral Motion Control of Autonomous Vehicles Using Deep Learning,” in 2018 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT), May 2018, pp. 0228–0233.

S. Sharma, G. Tewolde, and J. Kwon, “Lateral and Longitudinal Motion Control of Autonomous Vehicles using Deep Learning,” in 2019 IEEE International Conference on Electro Information Technology (EIT), May 2019, pp. 1–5,

J. Kocić, N. Jovičić, and V. Drndarević, “An End-to-End Deep Neural Network for Autonomous Driving Designed for Embedded Automotive Platforms,” Sensors, vol. 19, no. 9, p. 2064, May 2019,

S. Du, H. Guo, and A. Simpson, “Self-Driving Car Steering Angle Prediction Based on Image Recognition.” 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1912.05440.

M. K. Islam, M. N. Yeasmin, C. Kaushal, M. Al Amin, M. R. Islam, and M. I. Hossain Showrov, “Comparative Analysis of Steering Angle Prediction for Automated Object using Deep Neural Network,” in 2021 9th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), Sep. 2021, pp. 1–7.

T. D. Do, M. T. Duong, Q. V. Dang, and M. H. Le, “Real-Time Self-Driving Car Navigation Using Deep Neural Network,” Proceedings 2018 4th International Conference on Green Technology and Sustainable Development, GTSD 2018. pp. 7–12, 2018.

Z. Yang, Y. Zhang, J. Yu, J. Cai, and J. Luo, “End-to-end Multi-Modal Multi-Task Vehicle Control for Self-Driving Cars with Visual Perceptions,” in 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Aug. 2018, pp. 2289–2294, doi: 10.1109/ICPR.2018.8546189.

M. Al-Mukhtar, A. H. Morad, M. Albadri, and M. S. Islam, “Weakly Supervised Sensitive Heatmap framework to classify and localize diabetic retinopathy lesions,” Sci. Rep., vol. 11, no. 1, p. 23631, Dec. 2021.

M. Bojarski et al., “End to End Learning for Self-Driving Cars,” pp. 1–9, 2016.

A. Sangeetha and T. Rajendran, “Levenberg-Marquart logistic deep neural learning based energy efficient and load balanced routing in MANET,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 23, no. 2, pp. 1002–1010, 2021.

A. Hussien Mary, Z. Bilal Kadhim, and Z. Saad Sharqi, “Face Recognition and Emotion Recognition from Facial Expression Using Deep Learning Neural Network,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 928, no. 3, p. 32061, 2020.

B. Jabir and N. Falih, “Dropout, a basic and effective regularization method for a deep learning model: A case study,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 24, no. 2, pp. 1009–1016, 2021.

T. H. Abdullah, F. Alizadeh, and B. H. Abdullah, “COVID-19 Diagnosis System using SimpNet Deep Model,” Baghdad Sci. J., vol. 19, no. 5 SE-article, p. 1078, Oct. 2022.

A. M. Hamad Alhussainy and A. D. Jasim, “A novel pooling layer based on Gaussian function with wavelet transform,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 20, no. 3, pp. 1289–1298, 2020.

K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” 2016 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 770–778, Jun. 2016.

G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten, and K. Q. Weinberger, “Densely Connected Convolutional Networks,” in 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jul. 2017, pp. 2261–2269.

A. Asroni, K. R. Ku-Mahamud, C. Damarjati, and H. B. Slamat, “Arabic speech classification method based on padding and deep learning neural network,” Baghdad Science Journal, vol. 18. pp. 925–936, 2021, doi: 10.21123/bsj.2021.18.2(Suppl.).0925.

A. Mikolajczyk and M. Grochowski, “Data augmentation for improving deep learning in image classification problem,” in 2018 International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), May 2018, pp. 117–122.

D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,” 2017 2nd IEEE Int. Conf. Cloud Comput. Big Data Anal. ICCCBDA 2017, pp. 156–160, Dec. 2014. 10.1109/ICCCBDA.2017.7951902.

C. Sammut and G. I. Webb, Eds., “Mean Squared Error,” in Encyclopedia of Machine Learning, Boston, MA: Springer US, 2010, p. 653.

A. Driemel, S. Har-Peled, and C. Wenk, “Approximating the Fréchet distance for realistic curves in near linear time,” Discret. Comput. Geom., vol. 48, no. 1, pp. 94–127, 2012.

S. L. Seyler, A. Kumar, M. F. Thorpe, and O. Beckstein, “Path Similarity Analysis: A Method for Quantifying Macromolecular Pathways,” PLoS Comput. Biol., vol. 11, no. 10, pp. 1–36, 2015.

حقوق الطبع والنشر:  يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.