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Generative AI for the Simulation of Autonomously Driven Vehicles.

Sergio Augusto Angelini

Generative AI for the Simulation of Autonomously Driven Vehicles.

Rel. Claudio Ettore Casetti, Diego Gasco. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering, 2024

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Abstract:

Negli ultimi anni, la comunità scientifica ha riscontrato un rinnovato interesse nel campo della guida autonoma, ottenendo risultati eccezionali e preannunciando un futuro in cui le automobili saranno in grado di navigare sulle strade senza alcun intervento esterno. Il presente lavoro di tesi si inserisce in questo alveo problematico, esplorando la possibilità di generare scenari di rischio personalizzati per l'addestramento mediante simulazione di sistemi di guida autonoma. A tal fine introduciamo un nuovo ed efficiente sistema di classificazione degli eventi basato su misure di gravità stabilite dalla comunità internazionale di ricerca sul traffico. Questo sistema viene applicato a una rete stradale di riferimento sviluppata in Simulation of Urban Mobility (SUMO), ottenendo un dataset di configurazioni che, con elevata probabilità, portano a collisioni. Tale dataset viene quindi utilizzato per l'addestramento di una rete generativa avversariale condizionale di Wasserstein (WGAN) in grado di generare gli scenari di rischio desiderati. Vengono analizzate in dettaglio le strategie necessarie per la creazione di un generatore efficace e per affrontare le sfide poste dalla distribuzione sbilanciata delle classi all'interno del dataset. Infine, viene dimostrata la convergenza del generatore ed è eseguita una valutazione statistica al fine di convalidarne l'efficacia.

Relators: Claudio Ettore Casetti, Diego Gasco
Academic year: 2023/24
Publication type: Electronic
Number of Pages: 87
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Data Science And Engineering
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31888
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