Đề án Thạc sĩ: Nghiên cứu giải thuật học tăng cường ứng dụng điều khiển bám quỹ đạo cho xe tự hành

Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu giải thuật học tăng cường ứng dụng điều khiển bám quỹ đạo cho xe tự hành, xuất phát từ sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ xe tự hành và những thách thức mà nó đặt ra. Việc cải thiện khả năng tự hành của xe trong môi trường phức tạp và biến đổi liên tục là lý do chính cho sự cần thiết của nghiên cứu này.

Đề án này hướng tới các nhà nghiên cứu, sinh viên sau đại học, kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy, điều khiển tự động, robot và xe tự hành, đặc biệt là những người quan tâm đến các giải pháp điều khiển thông minh cho hệ thống giao thông trong tương lai.

Đề án này nghiên cứu sâu về giải thuật học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) và ứng dụng của chúng trong điều khiển bám quỹ đạo cho xe tự hành. Mục tiêu chính là phát triển một giải thuật RL tối ưu, có khả năng học hỏi từ dữ liệu thực tế và thích nghi linh hoạt với các điều kiện môi trường phức tạp, biến động như giao thông đô thị hay thời tiết thay đổi. Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng mô hình toán học cho xe tự hành, bao gồm cả mô hình tuyến tính và phi tuyến, đồng thời đề xuất các bộ điều khiển bám quỹ đạo có khả năng xử lý nhiễu và bù trượt bánh xe nhằm nâng cao chất lượng điều khiển. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc so sánh các giải thuật RL hiện đại và phát triển giải thuật điều khiển thích nghi. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện theo các bước: phân tích chi tiết các thách thức của xe tự hành, thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế và mô phỏng để huấn luyện giải thuật, tích hợp giải thuật vào hệ thống xe tự hành, và tiến hành kiểm thử kỹ lưỡng trong môi trường mô phỏng cũng như thực tế. Cuối cùng, kết quả sẽ được đánh giá và so sánh với các phương pháp hiện có, nhấn mạnh vào tính ứng dụng thực tiễn và ý nghĩa xã hội của giải pháp trong việc cải thiện an toàn giao thông và tiện ích cho người dùng.