Šiame darbe yra analizuojamas dirbtinis intelektas (DI), jo panaudojimo galimybės. Taip pat apžvelgiami dabartiniai vairuotojo padėjėjai. Šios sistemos padeda išvengti eismo įvykių. Siekiama, kad jos sumažintų eismo kamščius ir padėtų išspręsti aplinkos problemas. Pasinaudojant paslėptaisiais Markovo modeliais, bandoma sukurti dvi sistemas, kurios modeliuoja gerus ir blogus vairuotojo veiksmus posūkyje. Visi kelio ir mašinos duomenys yra gauti iš realiomis sąlygomis važiuojančio automobilio, o ne iš simuliatoriaus. Taip pat darbe parodoma, kad tokia sistema gali atpažinti, kada vairuotojas blogai įvažiuoja į posūkį ir įspėti jį apie artėjantį pavojų dar prieš nelaimei įvykstant. Tai labai aktualu vairuotojų saugumui, nes tokia sistema, kuri įsp��ja, kai į posūkį įvažiuojama per greitai, dar nėra sukurta. / In this paper there are analyzed artificial intelligence (AI), and its opportunities and potential. Also there are reviewed current driver’s assistants. These systems help to avoid traffic accidents. The purpose of these systems is to reduce traffic jams and to solve environmental problems. In this paper there are shown how based on hidden Markov models to create two systems, which can model good and bad driver performance on a turn. All road and vehicle data are collected from real traffic, not from simulator. There are also shown that such system can recognize bad driver’s behavior and warn him before the accident had happened. It is a matter of great relevance to our safety, because such system, which warns about going too fast into the turn, has not been created yet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080612_090045-41012 |
| Date | 12 June 2008 |
| Creators | Jakštas, Artūras |
| Contributors | Tamošiūnaitė, Minija, Saudargienė, Aušra, Vytautas Magnus University |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vytautas Magnus University |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | Lithuanian |
| Detected Language | English |
| Type | Master thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080612_090045-41012 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0022 seconds