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김민훈 (세종대학교) 김도훈 (세종대학교) 김성한 (세종대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
230 - 231 (2page)

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본 연구에서는 강화학습에 기반하여 실시간으로 주변 상황에 따라 적절한 차선변경 궤적을 생성하고 생성된 궤적을 안정적으로 따라갈 수 있는 알고리즘을 제안한다. 차선 변경 궤적은 3차 다항 곡선식으로 생성하고, 궤적의 길이는 추월 여부에 따라 달라지기 때문에 곡선식에 사용되는 여러 파라미터 중 목표 차선까지의 종방향 거리를 독립 변수로 지정한다. 해당 독립 변수는 예상하지 못한 다양한 상황들에 반응하기 위해 연속 상태 공간에서 다뤄져야 하므로 연속 상태 공간의 액션에 효과적으로 알려진 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 강화학습 알고리즘을 경로 최적화를 위한 학습에 사용한다. 강화학습은 설정해둔 환경에서 에이전트가 수행한 액션에 따라 얻어지는 보상값을 통해 학습이 진행되고 액션에 서로 긴 ... 전체 초록 보기
#Autonomous lane change #Reinforcement learning #Path planning #Adaptive model predictive controller

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