Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wyścigi samochodowe
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Logistyka
|
2015
|
nr 5
947--952, CD1
PL
Celem artykułu było przedstawienie coraz bardziej popularnej imprezy masowej, jaką są wyścigi samochodowe. Dotychczas nielegalny proceder spotkał się z akceptacją władz publicznych i dzięki zaangażowaniu pasjonatów oraz pomocy służb (Policji, Straży Pożarnej, Ratownictwa Medycznego, itp.) staje się elementem przekazu prawidłowych zachowań w ruchu drogowym. Ten sektor bezpieczeństwa jest niezwykle ważny z uwagi na jego ciągłe rozszerzanie się. Organizacja legalnych zawodów dostarcza kontrolowanej adrenaliny i pomaga zrozumieć uczestnikom imprezy przepisy prawne.
EN
This article presents an increasingly popular phenomenon of car racing. So far, the illegal dealings met with acceptance of public authorities and thanks to the commitment of enthusiasts and assistance services (Police, Fire, Medical Emergency, etc.) Becomes part of the media correct behavior in traffic. The security sector is extremely important due to its continuous expansion. The organization provides legal professions controlled adrenaline and helps to understand the participants of the event regulations.
EN
Machine learning is an appealing and useful approach to creating vehicle control algorithms, both for simulated and real vehicles. One common learning scenario that is often possible to apply is learning by imitation, in which the behavior of an exemplary driver provides training instances for a supervised learning algorithm. This article follows this approach in the domain of simulated car racing, using the TORCS simulator. In contrast to most prior work on imitation learning, a symbolic decision tree knowledge representation is adopted, which combines potentially high accuracy with human readability, an advantage that can be important in many applications. Decision trees are demonstrated to be capable of representing high quality control models, reaching the performance level of sophisticated pre-designed algorithms. This is achieved by enhancing the basic imitation learning scenario to include active retraining, automatically triggered on control failures. It is also demonstrated how better stability and generalization can be achieved by sacrificing human-readability and using decision tree model ensembles. The methodology for learning control models contributed by this article can be hopefully applied to solve real-world control tasks, as well as to develop video game bots.
PL
Samochodowe wyścigi torowe cechują się pokonywaniem przez pojazd sportowy znacznych odległości z dużą prędkością przekraczającą zazwyczaj 200 km/h w krótkim czasie. Podczas takich wyścigów niezbędna jest zmiana opon, uzupełnianie paliwa oraz drobne naprawy. W tym celu konieczne jest podniesienie pojazdu na odpowiednią wysokość w określonym czasie wraz ze spełnieniem obowiązujących wymogów bezpieczeństwa. W pracy przedstawiono budowę pojazdu sportowego, podstawowe dane podzespołów zaprojektowanego podnośnika pneumatycznego oraz wyniki badań doświadczalnych wykonanego urządzenia.
EN
Auto racing track characterized by overcoming the sports vehicle long distances at high speeds usually exceeding 200 km/h in a short time. During such races is necessary to change tires and refueling and minor repairs. For this purpose it is necessary to raise the vehicle to the correct height at a given time and to compliance with applicable safety requirements. The paper presents the construction of a sports vehicle, the basic data components designed pneumatics lift and experimental results made device.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.