ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМОБИЛЕМ

TRAINING OF A NEURAL REGULATOR FOR CAR CONTROL

Alexander Kozlov

Student of the Department of Automation of Technological Processes, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

Marat Safin

 Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Automation of Technological Processes, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В последнее время нейронные сети стали неотъемлемой частью автомобильной промышленности. С помощью них можно управлять автомобильными системами, принимать решения в режиме реального времени и повышать безопасность на дорогах. Одним из самых интересных и перспективных направлений в использовании нейронных сетей является обучение нейронного регулятора для управления автомобилем.

ABSTRACT

Neural networks have recently become an integral part of the automotive industry. They can be used to control car systems, make real-time decisions, and enhance safety on the roads. One of the most interesting and promising directions in the use of neural networks is the training of a neural regulator to control a car.

Ключевые слова: Нейронные сети, автомобильная промышленность, авто-системы, нейронный регулятор, обучение, данные.

Keywords: Neural networks, automotive industry, car systems, neural regulator, training, data.

Нейронные регуляторы для управления автомобилем используются для решения множества задач, таких как поддержание постоянной скорости, управление торможением и ускорением, поворотами и т.д. Для обучения нейронного регулятора необходимо собрать большой объем данных различных дорожных условий: городских, загородных, шоссейных, дождливых, солнечных и т.д. Эти данные используются для обучения нейронной сети, которая должна обучиться принимать решения на основе собранных данных [1].

Для обучения нейронной сети используются различные архитектуры, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, глубокие нейронные сети и т.д. Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор правильной архитектуры является важным шагом при разработке нейронного регулятора.

Как только нейронная сеть обучится на большом объеме данных, ее можно использовать для управления автомобилем. Например, нейронная сеть может принимать решение о том, когда нужно начинать тормозить или ускоряться, когда нужно повернуть и т.д. Все эти решения принимаются в режиме реального времени на основе данных, поступающих от различных датчиков в автомобиле [2].

Обучение нейронного регулятора для управления автомобилем имеет свои преимущества. Во-первых, это позволяет разработать систему, которая может самостоятельно принимать важные решения на дороге. Во-вторых, это может увеличить безопасность на дорогах, так как нейронный регулятор может быстро реагировать на изменяющиеся условия. Наконец, обучение нейронного регулятора может привести к улучшению эффективности использования топлива, тормозных систем и других компонентов автомобиля.

В заключение, обучение нейронного регулятора для управления автомобилем — это захватывающий, но сложный процесс. Однако потенциальные выгоды от использования таких систем в автомобилях превышают все трудности при их разработке и обучении. С уровнем развития технологий нейронные регуляторы будут использоваться все чаще и станут стандартом для управления автомобилями в ближайшем будущем [3].

Список литературы:

1. Турчанинова, Е.А. и др. (2019). Нейронные сети в автомобильной промышленности: обзор. Информационные технологии в технике и технологиях, 2(12), 117-124.
2. Филатов, А.М. и др. (2020). Обучение нейросетей для управления автомобилем. Труды молодых ученых, 4(22), 124-128.
3. Попов, А.С. и др. (2018). Разработка нейроинтерфейса для управления автомобилем. Российский журнал биомеханики, 22(3), 68-75.