• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Ылдаева, Мая. Система управления движением автономного транспорта на основе методов машинного обучения / Ылдаева Мая, Карманцева Алина. - DOI 10.18522/syssyn-2022-41. - Текст (визуальный) : непосредственный // XI Всероссийская научная конференция "Системный синтез и прикладная синергетика", 27 сентября - 01 октября 2022 г., пос. Нижний Архыз : сборник научных работ / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Южный федеральный университет, Специальная астрофизическая обсерватория Российской академии наук, Северо-Кавказский федеральный университет, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" имени В. И. Ульянова (Ленина). - Ростов-на-Дону ; Таганрог : Изд-во Южного федерального ун-та, 2022. - С. 215-217. - ISBN 978-5-9275-4337-3.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85-049.8
    73.31.81656.13:004.8

    Рубрики:
    Машинное обучение -- Применение
    Искусственный интеллект -- Применение на транспорте

    Кл.слова (ненормированные): интеллектуальное управление движением -- обучение машин -- системы транспортных средств
    Аннотация: Искусственный интеллект - это область исследований, которая рассматривается как средство реализации цифровизации и индустрии 4.0. Это считается критически важной технологией, необходимой для будущего развития производственных систем. В то же время автономные управляемые транспортные средства разрабатывались как неотъемлемая часть благодаря гибкости, которую они вносят в весь производственный процесс в рамках производственных систем. Тем не менее, в интеллектуальном управлении этими транспортными средствами все еще остаются открытые проблемы. Управление движением является серьезной проблемой для транспортной системы, потому что все транспортные средства должны контролироваться в режиме реального времени, чтобы справиться с такими неопределенностями, как перегрузка. Однако существующие системы управления движением, которые в первую очередь спроектированы и контролируются экспертами-людьми, недостаточны для предотвращения сильных заторов, препятствующих производству. В этом исследовании мы разработали систему управления трафиком, основанную на прогнозах машинного обучения.
    Доп. точки доступа:
    Карманцева, Алина
    "Системный синтез и прикладная синергетика", всероссийская научная конференция(11 ; 2022 ; пос. Нижний Архыз)
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)

    Экз-ры полностью 35215903686242ef5f7c8cd266ca315f
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -362075-526195)

    Шифр в сводном ЭК: e46bc549a4feb6de7ede55d37b94913d




    Заказ фрагмента документа ₽