Програмний модуль прогнозування перешкод у лабіринті за допомогою методів машинного навчання

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмного модуля для прогнозування можливих перешкод у лабіринті з використанням різних моделей машинного навчання, який забезпечує динамічну адаптацію до змін у середовищі та оптимізацію шляху руху об’єкта. Об’єктом дослідження є процес навігації у двовимірному середовищі з перешкодами. Предметом дослідження є програмний модуль прогнозування координат руху об’єкта в лабіринті із застосуванням моделей машинного навчання та інтеграції середовищ Godot і Python через WebSocket. У межах роботи реалізовано модуль збору даних у середовищі Godot, побудовано серверну частину для обробки координат за допомогою п’яти моделей машинного навчання (Linear, Polynomial, Ridge, SVR, Random Forest), здійснено корекцію прогнозованих координат з урахуванням цільової точки (фінішу), а також розроблено кілька режимів руху, зокрема автономний інтелектуальний режим із запам’ятовуванням перешкод.