Данная работа посвящена разработке алгоритма, способствующего настройке параметров модели лазерного излучения для обеспечения безопасной и надежной эксплуатации беспилотных автомобилей при помощи датчиков LIDAR. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение датчиков LIDAR, их разнообразия и применения в мобильных сканирующих системах; 2) Анализ модели динамики лазера и выявление устойчивых состояний системы; 3) Анализ функциональных возможностей компонент датчика LIDAR; 4) Разработка программы, реализующей алгоритм настройки параметров системы динамики лазера при помощи обучения нейронной сети.

This work is devoted to the development of an algorithm that helps calibrate the parameters of the laser emission model to ensure safe and reliable operation of unmanned vehicles using LIDAR sensors. The goals of the research are: 1) Study of LIDAR sensors, their diversity and applications in mobile scanning systems; 2) Analysis of laser dynamics model and identification of steady states of the system; 3) Analysis of LIDAR component functions; 4) Development of a program that implements an algorithm for tuning the parameters of the laser dynamics system by training a neural network.

• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1 Анализ предметной области
  • 1.1 Описание объекта
    • 1.1.1 Вращающийся LIDAR
    • 1.1.2 Твердотелый LIDAR
    • 1.1.3 Гибридный LIDAR
  • 1.2 Сравнительный анализ датчиков для мобильной сканирующей системы
  • 1.3 Применение LIDAR в автономных транспортных средствах
  • 1.4 Анализ современного состояния предметной области
  • 1.5 Актуальные проблемы в управлении беспилотным автомобилем при помощи LIDAR
  • 1.6 Постановка задачи
  • 1.7 Выводы по первой главе
• ГЛАВА 2 Анализ динамики лазера и моделирование алгоритма настройки
  • 2.1 Математическая модель лазера в LIDAR
  • 2.2 Выявление устойчивых состояний системы на основе модели Лоренца
  • 2.3 Результаты исследования устойчивости в MATLAB
  • 2.4 Исследование функциональных возможностей компонент датчика LIDAR
  • 2.5 Исследования фактора безопасности на основе разработанной модели лазерного излучения
    • 2.5.1 Разработка алгоритма по настройке лазерного излучения
    • 2.5.2 Моделирование алгоритма настройки с использованием нейронных сетей
    • 2.5.3 Проектирование архитектуры и параметров обучения нейронной сети
  • 2.6 Выводы по второй главе
• ГЛАВА 3 Реализация и анализ результатов программного кода
  • 3.1 Обработка датасета для обучения и тестирования
  • 3.2 Тестирование нейронной сети
    • 3.2.1 Тестирование алгоритмов обучения
    • 3.2.2 Тестирование вариаций архитектуры и конфигурации
    • 3.2.3 Сбор и анализ результатов обученной модели
  • 3.3 Выводы по третьей главе
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А DEEP LEARNING ДЛЯ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б АНАЛИЗ УСТОЙЧИВЫХ СОСТОЯНИЙ