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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종석 (서경대학교) 조영완 (서경대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
930 - 936 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.6.930

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

경로 추종 시뮬레이티드 운전 차량의 영상 기반 행동 학습을 위한 심층신경망 모델
이종석 ,  조영완 전기학회논문지 2020.06 학술저널
시뮬레이티드 자율주행 자동차의 주행행동 학습을 위한 CNN기반 강화학습
이종석 전자컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

2019

시뮬레이티드 자유주행 자동차의 운전 행동 신경망 학습
이종석 ,  서기성 ,  조영완 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, the driving behavior of autonomous driving algorithm is modeled by artificial neural network. Autonomous driving algorithms is determine the best behavior for a destination by entering all the information in the simulator. Thus, the behavior of the autonomous driving algorithm ensures the assumption of the best behavioral decision in each state. In the CARLA autonomous driving simulator, we study the neural network that controls vehicles by applying deep learning. we study the driving behavior of AutoPilot, the autonomous driving algorithm of CARLA simulator, through artificial neural network. We specified a target route for the AutoPilot vehicle and reconstructed the driving data from driving into training data. There are two methods of learning. The first method consists of the position, direction, and driving behavior of the AutoPilot vehicle. In the second method, the neural network learning of the CNN and ANN structure was conducted by constructing the driving image, position, direction, and driving behavior of the vehicle. The artificial neural network selects an action corresponding to each state and drives a path through the selected action. In this study, the experiment analyzed the difference between the driving route of AutoPilot and the driving trajectory of the learned artificial neural network.
#AutoPilot #Artificial Neural Network #Deep Learning #CNN

목차

Abstract
1. 서론
2. 주행 시뮬레이터 환경
3. 운전행동의 영상기반 신경망 학습
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Giho Sung / 2018 / V2X based Connected Autonomous Vehicle(KAT)research and developmentvol / The Korean Society Of Automotive Engineers 2018(11):34~35 google schola HoonJe Woo / 2009 / Research of the Optimal Local &Global Path Planning for Unmanned Ground Vehicle / The Korean Society Of Automotive Engineers 2009(4):988~992 google schola 한주찬 / 2017 / 자율주행차를 위한 장애물 탐지 및 인식 시스템 / 융합정보논문지 7(6):229~235 dbpia Sei-Hoon Lee / 2019 / Lane Recognition Self-driving using Hough Transform / The Korean Society Of Computer And Information 27(1):257~258 google schola Don Li / 2019 / Reinforcement Learning and Deep Learning Based Lateral Control for Autonomous Driving / IEEE Computational Intelligence Magazine 14(2):83~98 google schola

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