우선적 경험 재생 방식을 이용한 병목 구간 통과 자율주행 정책 연구

엄찬인; 이동수; 권민혜

doi:10.7840/kics.2023.48.6.690

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자료유형: 학술저널

저자정보: 엄찬인 (숭실대학교) 이동수 (숭실대학교) 권민혜 (숭실대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제6호

발행연도: 2023.6

수록면: 690 - 703 (14page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.6.690

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인공지능을 활용한 자율주행 연구가 가속화됨에 따라, 도로 정체와 같은 복잡한 환경에서 주행 가능한 자율주행 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 고차원의 상태정보에 즉각적인 의사결정이 가능한 심층강화학습(deep reinforcement learning) 기반의 자율주행 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 교통 정체가 빈번히 발생하는 병목구간의 성공적인 통과를 위한 부분 관측가능한 마르코프 의사결정과정(Partially Observable Markov Decision Process; POMDP)을 제안한다. 정책 학습에는 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient(TD3) 알고리즘을 사용하며, 우선적 경험 재생(prioritized experience replay) 기반의 샘플링 방식을 사용한다. 결과적으로 우선적 경험 재생 기반의 자율주행차량이 무작위(random) 경험 재생 기반 개체보다 복잡한 도로에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

#Autonomous driving system #Bottleneck traffic #Deep reinforcement learning #Partially observable Markov decision process #Twin delayed deep deterministic policy gradient #Prioritized experience replay

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SAE, Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles (2021), Retrieved Nov. 30, 2022, from https://saemobilus.sae. org/content/j3016_202104/. (https://doi.org/10.4271/J3016_202104)

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T. Schaul, et al., “Prioritized experience replay,” ICLR, San Juan, Puerto Rico, May 2016.

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