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저자정보
이훈기 (Sungkyunkwan University) 김태윤 (Sungkyunkwan University) 김효빈 (Sungkyunkwan University) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.19 No.4
발행연도
2022.12
수록면
110 - 116 (7page)

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Recently, various studies have been conducted to apply deep learning and AI to various fields of autonomous driving, such as recognition, sensor processing, decision-making, and control. This paper proposes a controller applicable to path following, static obstacle avoidance, and pedestrian avoidance situations by utilizing reinforcement learning in autonomous vehicles. For repetitive driving simulation, a reinforcement learning environment was constructed using virtual environments. After learning path following scenarios, we compared control performance with Pure-Pursuit controllers and Stanley controllers, which are widely used due to their good performance and simplicity. Based on the test case of the KNCAP test and assessment protocol, autonomous emergency steering scenarios and autonomous emergency braking scenarios were created and used for learning. Experimental results from zero collisions demonstrated that the reinforcement learning controller was successful in the stationary obstacle avoidance scenario and pedestrian collision scenario under a given condition.
#Autonomous Driving(자율주행) #Reinforcement Learning(강화학습) #Virtual Environment(가상환경) #Autonomous Emergency Steering(자율긴급조향) #Autonomous Emergency Braking(자율긴급제동)

목차

Abstract
1. 서론
2. 학습 환경 구성
3. 시나리오 구성
4. 학습 및 실험 결과
5. 결론
References

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