During recent years, great progress has been made within the field of deep learning, and more specifically, within neural networks. Deep convolutional neural networks (CNN) have been especially successful within image processing in tasks such as image classification and object detection. Car manufacturers, amongst other actors, are starting to realize the potential of deep learning and have begun applying it to autonomous driving. This is not a simple task, and many challenges still lie ahead. A sub-problem, that needs to be solved, is a way of automatically determining the road conditions, including the friction. Since many modern cars are equipped with cameras these days, it is only natural to approach this problem with CNNs. This is what has been done in this thesis. First, a data set is gathered which consists of 37,000 labeled road images that are taken through the front window of a car. Second, CNNs are trained on this data set to classify the friction of a given road. Gathering road images and labeling them with the correct friction is a time consuming and difficult process, and requires human supervision. For this reason, experiments are made on a second data set, which consist of 54,000 simulated images. These images are captured from the racing game World Rally Championship 7 and are used in addition to the real images, to investigate what can be gained from this. Experiments conducted during this thesis show that CNNs are a good approach for the problem of estimating the road friction. The limiting factor, however, is the data set. Not only does the data set need to be much bigger, but it also has to include a much wider variety of driving conditions. Friction is a complex property and depends on many variables, and CNNs are only effective on the type of data that they have been trained on. For these reasons, new data has to be gather by actively seeking different driving conditions in order for this approach to be deployable in practice. / Under de senaste åren har det gjorts stora framsteg inom maskininlärning, särskilt gällande neurala nätverk. Djupa neurala närverk med faltningslager, eller faltningsnätverk (eng. convolutional neural network) har framför allt varit framgångsrika inom bildbehandling i problem så som bildklassificering och objektdetektering. Biltillverkare, bland andra aktörer, har nu börjat att inse potentialen av maskininlärning och påbörjat dess tillämpning inom autonom körning. Detta är ingen enkel uppgift och många utmaningar finns fortfarande framöver. Ett delproblem som måste lösas är ett sätt att automatiskt avgöra väglaget, där friktionen ingår. Eftersom många nya bilar är utrustade med kameror är det naturligt att försöka tackla detta problem med faltningsnätverk, vilket är varför detta har gjorts under detta examensarbete. Först samlar vi in en datamängd beståendes av 37 000 bilder tagna på vägar genom framrutan av en bil. Dessa bilder kategoriseras efter friktionen på vägen. Sedan tränar vi faltningsnätverk på denna datamängd för att klassificera friktionen. Att samla in vägbilder och att kategorisera dessa är en tidskrävande och svår process och kräver mänsklig övervakning. Av denna anledning utförs experiment på en andra datamängd beståendes av 54 000 simulerade bilder. Dessa har blivit insamlade genom spelet World Rally Championship 7 där syftet är att undersöka om prestandan på nätverken kan ökas genom simulerat data och därmed minska kravet på storleken av den riktiga datamängden. De experiment som har utförts under examensarbetet visar på att faltningsnätverk är ett bra tillvägagångssätt för att skatta vägfriktionen. Den begränsande faktorn i det här fallet är datamängden. Datamängden behöver inte bara vara större, men den måste framför allt täcka in ett bredare urval av väglag och väderförhållanden. Friktion är en komplex egenskap och beror på många variabler, och faltningsnätverk är endast effektiva på den typen av data som de har tränats på. Av dessa anledningar behöver ny data samlas in genom att aktivt söka efter nya körförhållanden om detta tillvägagångssätt ska vara tillämpbart i praktiken.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:uu-355618 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Jonnarth, Arvi |
| Publisher | Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | UPTEC F, 1401-5757 ; 18046 |
Page generated in 0.0087 seconds