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저자정보
양진호 (한양대학교) 최우영 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2019 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2019.5
수록면
614 - 619 (6page)

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Recently, autonomous driving and advanced driver assistance system (ADAS) have been actively researched in the automotive field. It is very important to consider the improvement of perception ability about a forward driving scene. However, the sensor"s capability maintains high quality when the driving condition is only ideal. There are so many road conditions and an environment in real driving situations. In this paper, we propose a steering wheel angle prediction model using a deep convolutional end-to-end neural network for various driving environments and road shapes. The image data for training and validation is UDACITY Challenge dataset and the experiment was performed through computational simulation.
#Artificial Intelligence (인공 지능) #End-to-End Neural Network (엔드투엔드 신경망) #Convolutional Neural Network (CNN, 컨볼류션 신경망) #Spatial Dependency (공간적 경향성) #Autonomous Driving (자율주행)

목차

Abstract
1. 서론
2. End-to-End Network 구조 설계
3. Neural Network Training
4. 성능 검증 실험
5. 결론
References

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