შეილა (აუტონომიური მანქანა)

ავტორი: ზაალ ძინძიბაძე
თანაავტორები: მათე ბერსენაძე, მიხეილ ლომიძე, ალექსანდრე სარჩიმელიძე
საკვანძო სიტყვები: ღრმა დასწავლა, აუტონომიური მანქანა, მანქანური სწავლება, აუტონომიური სისტემები
ანოტაცია:

გვსურს წარმოგიდგინოთ მიკროსერვისი, რომელიც შეძლებს მანქანას მიანიჭოს უნარი ადამიანისგან დამოუკიდებლად გადაადგილდეს მისთვის შეუსწავლელ, უცნობ გარემოში. მან უნდა შეძლოს თავი აარიდოს გზად შექმნილ წინაღობებსა და დაბრკოლებებს, თუ საჭიროდ ჩათვლის დროებით შეწყვიტოს, შეანელოს ან ააჩქაროს მოძრაობა ისე რომ საკუთარ თავს და მის გარშემო მყოფებს არ მიაყენოს ზარალი. მოცემული პრობლემისთვის ვიყენებთ ნეირონულ ქსელების ღრმად დასწავლის(Deep learning) რამოდენიმე მოდელს, რომელთა გადაწყვეტილებების გაერთიანების ხარჯზე ვიღებთ პასუხს თუ როგორ უნდა განაგრძოს მოძრაობა მანქანამ დროის და ადგილმდებარეობის კონრეტულ მომენტში. გადაწყვეტილებას მოცემული ქსელები იღებენ მანქანაზე არსებული სენსორებისა და კამერის მიერ მიწოდებულ ინფორმაციის ანალიზზე დაყრდნობით. გამოთვლები ხდება ლოკალურად და სერვერზე, მასთან კავშირი მყარდება ინტერნეტის საშუალებით მაგრამ თუ გარკვეული მიზეზების გამო ეს ვერ მოხერხდა ან უეცრად გაწყდა, მართვა გადაეცემა მანქანაზე არსებულ მინიმალურ ნეირონულ ქსელს რომელიც გამოვლით რესურსად იყენებს Raspberry pi 3 / movidius 2 მოდულს. აღსანიშნავია ის ფაქტი რომ ღრმა დასწავლის სპეციფიკიდან გამომდინარე თავდაპირველად მოცემულ სისტემას ფუნქციონირებისთვის სჭირდება მონაცემების დიდი რაოდენობა(data), რომლის წარმოქმნა ხდება ჩვენ ხელთ არსებული მანქანის ადამიანის მიერ მართვისას რამოდენიმე საათის განმავლობაში.