A gépi tanulás szerepe és hatásai a közlekedésben
Absztrakt
Napjainkban a közlekedés folyamatos változáson megy keresztül, amely szinte minden részterületét érinti és hatással lesz a jövőre is. Közlekedésszervezési oldalon az új adatgyűjtési technikák soha nem látott lehetőségeket nyitottak meg a forgalombecslés és -irányítás területén.
Hivatkozások
Robust Control Design for Active Driver Assistance Systems: A Linear-Parameter-Varying Approach, Springer International Publishing, 2017. DOI: http://doi.org/djzk
O. Sename, P. Gáspár és J. Bokor, Robust Control and Linear Parameter Varying Approaches, Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2013. DOI: http://doi.org/djzm
Waymo, „Waymo Safety Report: On The Road to Fully Self-Driving,” 2017.. [Online]. Available: https://waymo.com/safetyreport/
Crash Research & Analysis, Inc., „Special crash investigations: On-site automated driver assistance system crash investigation of the 2015 Tesla model S 70D (Report No. DOT HS 812 481),” National Highway Traffic Safety Administration, Washington, DC, 2018.
S. Russel és P. Norvig, Mesterséges Intelligencia: Modern megközelítésben, Budapest: Panem kft., 2005.
T. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
F. Rosenblatt, „The Perceptron--a perceiving and recognizing automaton,” Report 85-460-1, Cornell Aeronautical Laboratory, 1957.
C. B. Csáji, Approximation with Artificial Neural Networks, Eindhoven, 2001.
F. Hegedűs, T. Bécsi, S. Aradi és P. Gáspár, „Model Based Trajectory Planning for Highly Automated Road Vehicles,” in IFAC World Congress: IFAC-PapersOnLine, Toulouse, Franciaország, 2017. DOI: http://doi.org/djzn
D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou, A. Huang, A. Guez, T. Hubert, L. Baker, M. Lai, A. Bolton, Y. Chen, T. Lillicrap, F. Hui, L. Sifre, G. v. d. Driessche, T. Graepel és Demis, „Mastering the game of Go without human knowledge,” Nature, 1. kötet550, pp. 354-359, 2017. DOI: http://doi.org/gcsmk9
Z. Szalay, Z. Hamar és P. Simon, „A multilayer autonomous vehicle and simulation validation ecosystem axis: Zalazone,” Advances in Intelligent Systems and Computing, 1. kötet867, pp. 954-963, 2019. DOI: http://doi.org/djzp
Z. Szalay, T. Tettamanti, D. Esztergár-Kiss, I. Varga és C. Bartolini, „Development of a test track for driverless cars: Vehicle design, track configuration, and liability considerations,” Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 1. kötet 46, pp. 29-35, 2018. DOI: http://doi.org/dktg
T. P. Lillicrap, J. J. Hunt, A. Pritzel, N. Heess, T. Erez, Y. Tassa, D. Silver és D. Wierstra, „Continuous control with deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:1509.02971, 2015.
F. Hegedűs, T. Bécsi, S. Aradi és P. Gáspár, „Model Based Trajectory Planning for Highly Automated Road Vehicles,” IFACPapersOnLine, 1. kötet50, 1. szám1, pp. 6958-6964, 2017. DOI: http://doi.org/djzn
H. B. Pacejka, Tire and Vehicle Dynamics (Third Edition), Oxford: Butterworth-Heinemann, 2012.
S. Thrun, M. Montemerlo, H. Dahlkamp, D. Stavens, A. Aron, J. Diebel, P. Fong, J. Gale, M. Halpenny, G. Hoffmann, K. Lau, C. a. P. M. Oakley és e. al., Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge, Wiley, 2006. DOI: http://doi.org/c52vnf
T. Bécsi, S. Aradi, Z. Szalay és V. Tihanyi, „2D lidar-based localization for highly automated parking in previously mapped environment,” in 34th International Colloquium on Advanced Manufacturing and Repairing Technologies in Vehicle Industry, Budapest, 2017.
A. Gibson és J. Patterson, Deep Learning, O'Reilly Media, Inc., 2017.
R. S. Sutton és A. G. Barto, Reinforcement Leaning: An Intorduction, The MIT Press, 2017.
Az elektronikusan megjelenő cikkek nyílt hozzáféréssel rendelkeznek (OJS), online ingyenesen elérhetők és letölthetők. A cikkek szerzőit nem terheli megjelentetési vagy kiadási költség (APC). Felhasználóknak joguk van a cikkek olvasására, letöltésére, másolására, kinyomtatására, valamint azokban való keresésre, vagy a teljes szöveg linkkel történő megosztására.
A szerzőknek nyilatkozniuk kell arról, hogy beadványukat korábban nem tették közzé más folyóiratban, a pénzügyi támogatás feltüntetésre került és a hivatkozások listája teljes és pontos, beleértve az URL-ek és a DOI-k specifikációját is (ha rendelkezésre állnak). A cikktervezet beadásakor minden szerző jóváhagyja a benyújtott változatot. A szerzők garantálják, hogy a cikk az ő eredeti művük. A szerzők kötelesek részt venni a szakértői értékelés folyamatában, követni a bírálók tanácsait, betartani az előírt határidőket, és amennyiben előfordulnak, kötelesek visszavonni a benyújtást vagy kijavítani a hibákat.
Minden beadott cikket szakértői értékelés alá kerül, ahol a szerkesztők független értékelést kérnek legalább egy szakértőtől, ügyelve arra, hogy a bíráló(k)nak ne legyen összeférhetetlensége a szerzőkkel. A végső döntést a főszerkesztő hozza meg, aki figyelembe veszi az értékeléseket és a szerkesztők javaslatait. A szerkesztők és a lektorok bizalmasan kezelik a beadványt.
A kiadó és a szerkesztők elkötelezettek a magas etikai normák betartása mellett, és megakadályozzák azokat a publikációkat, amelyekben kutatási visszaélés történt. Az ilyen etikai kérdésekben a COPE irányelveit követik.
A szerzők fenntartják a szerzői jogokat, és megadják a folyóiratnak az első közzétételi jogot a Creative Commons Licenc alapján (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0), amely lehetővé teszi mások számára, hogy megosszák a művet, elismerve a mű szerzőségét és a folyóiratban való első közzétételt.
A folyóirat archiválja az összes megjelent cikket, és a folyóirat tulajdonosa, a Közlekedéstudományi Egyesület továbbra is üzemelteti az adatbázist abban az esetben is, ha a folyóirat kiadása megszűnik.
