Maschinelles Lernen zur Optimierung einer autonomen Fahrspurführung - Ivo Nikolov (2012)
In dieser Arbeit wurde ein modellfreies Spurführungsverfahren entwickelt. Dieses Verfahren berücksichtigt die Fahrzeugkinematik, den Verlauf der Fahrspurgeometrie und die Aktionen während der Lenkungstotzeit, um die optimale Lenkungsaktion für den aktuellen Fahrzeugzustand zu bestimmen. Das prädiktive NFQ-Spurführungsverfahren setzt den Neural Fitted Q Iteration Algorithmus zum Trainieren eines neuronalen Netzes ein. Zur Ermittlung von der besten Lenkungsaktion bezüglich des Fahrzeugzustandes, liefert das trainierte neuronale Netz eine Approximation der Q-Funktion.