심층강화학습기반 자율주행차량을 이용한 원형도로의 Stop-and-Go Wave 현상 해결 전략 연구

이동수; 권민혜

doi:10.7840/kics.2021.46.10.1667

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동수 (숭실대학교) 권민혜 (숭실대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 1,667 - 1,682 (16page)

DOI: 10.7840/kics.2021.46.10.1667

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인공지능 기술의 발전과 함께 자율주행기술의 발전 또한 가속화되고 있다. 본 연구에서는 심층 강화학습 알고리즘을 기반으로 한 자율주행차량을 이용하여 원형 도로에서 빈번하게 발생하는 Stop-and-go wave 현상을 해결하여 도로 흐름을 개선하고자 한다. 이를 위해 원형 도로에 적합한 마르코프 의사결정과정 모델을 제안한다. 자율주행차의 가속도 제어 정책 학습을 위해 Proximal Policy Optimization (PPO), Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG), Twin Delayed DDPG (TD3) 알고리즘을 사용하고, 각 알고리즘별 학습 성능 및 주행 패턴의 차이를 확인한다. 시뮬레이션을 통해 자율주행차량을 도로에 배치함으로써 원형 도로의 Stop-and-go wave 현상을 해결할 수 있음을 확인하였다.

#Autonomous driving system #Deep reinforcement learning #Markov decision process #Proximal Policy Optimization (PPO) #Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) #Twin delayed DDPG (TD3) #Stop-and-go wave #Traffic flow control

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. Stop-and-go wave 현상 해결을 위한 심층 강화학습 기반 자율주행차량 학습 전략
Ⅳ. 심층 강화학습 알고리즘의 네트워크 구조 및 목적함수
Ⅴ. 시뮬레이션을 통한 알고리즘 성능 분석
Ⅵ. 결론
References

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SAE INTERNATIONAL, Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles (2018), Retrieved Mar. 18, 2021, from https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/

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