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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
채현민 (한양대학교) 강창묵 (한양대학교) 정정주 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2017.5
수록면
1,358 - 1,362 (5page)

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2017

도심주행을 위한 딥강화학습 기반 자율제동 기법
채현민 ,  강창묵 ,  정정주 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017.05 학술대회자료
도심주행을 위한 딥강화학습 기반 자율제동 기법
채현민 ,  강창묵 ,  정정주 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017.05 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a new autonomous braking system based on deep reinforcement learning (DRL). In unban driving situation, autonomous vehicle should avoid collision between a pedestrian ahead which has uncertain and unexpectable behavior and the proposed autonomous braking system effectively control the velocity of vehicle by braking to avoid such dangerous situation. The policy of braking system is learned through deep reinforcement learning method called deep Q-network (DQN). We also propose appropriate reward function for autonomous braking system in a goal-oriented manner. The DQN is trained for the scenario where a pedestrian is crossing the urban road. Experiments show that the proposed DRL based autonomous braking system exhibits desirable control behavior to avoid collision without any mistake in various uncertain and unexpectable environments.
#Autonomous braking system(자율제동시스템) #Deep learning(심층학습) #Reinforcement learning(강화 학습) #Autonomous vehicle(자율주행자동차) #Collision avoidance(충돌회피)

목차

Abstract
1. 서론
2. 자율 제동 시스템
3. 성능 평가 및 실험 결과
4. 결론
References

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