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Originaltitel:
Guaranteeing Complex Safety Specifications for Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning with Formal Methods
Übersetzter Titel:
Sicherung komplexer Sicherheitsspezifikationen für autonome Fahrzeuge durch Reinforcement Learning mit formalen Methoden
Autor:
Krasowski, Hanna
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 6 - Professur für Cyber Physical Systems (Prof. Althoff)
Betreuer:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Gutachter:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.); Zamani, Majid (Prof., Ph.D.); Bloem, Roderick (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
TU-Systematik:
DAT 260; DAT 815
Kurzfassung:
Reinforcement learning (RL) solves complicated motion planning tasks for autonomous vehicles. Current RL methods lack safety guarantees. This dissertation combines RL with formal methods that verify safety specifications so that only verified actions are executed. The safe RL approaches are developed for autonomous vehicles and their complex safety specifications. The evaluation confirms the safety guarantees and real-time capability.
Übersetzte Kurzfassung:
Reinforcement Learning (RL) löst komplizierte Bewegungplanungaufgaben autonomer Fahrzeuge. Den derzeitigen RL-Methoden mangelt es an Sicherheitsgarantien. Diese Dissertation verbindet RL mit formalen Methoden, die Sicherheitsspezifikationen verifizieren, so dass nur verifizierte Aktionen ausgeführt werden. Die sicheren RL-Ansätze werden für autonomen Fahrzeuge und deren komplexe Sicherheitsspezifikationen ausgelegt. Die Evaluierung bestätigt die Sicherheitsgarantien und Echtzeitfähigkeit.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1735442
Eingereicht am:
19.02.2024
Mündliche Prüfung:
19.07.2024
Dateigröße:
15656236 bytes
Seiten:
169
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240719-1735442-1-2
Letzte Änderung:
12.11.2024
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