강화학습을 이용한 실내 자율주행 시스템

이기성; 이종찬

doi:10.5762/KAIS.2023.24.10.863

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이기성 (호원대학교) 이종찬 (군산대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제10호

발행연도: 2023.10

수록면: 863 - 868 (6page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.10.863

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자율주행은 미래 이동체의 핵심 기술 중 하나로 강화학습은 주행 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 데 유용한 도구이다. 본 논문은 실내 환경에서 강화학습을 이용하여 자율주행을 구현하는 방법으로, 실시간으로 변화하는 실내 자율주행 환경을 인식하고 주변 사물의 출현에 대응하여 회피하며 사전 설정된 다수의 목적지에 도달하기 위한 방법을 제안한다. 이 기술은 라이다 센서와 영상 센서를 탑재한 이동체가 실내를 반복적으로 순회하면서 강화학습 모듈이 지형과 지물을 학습함으로써 실내 환경을 스스로 인지한다. 우선, 주행 환경을 2D 시뮬레이션으로 모델링 하고, 주행 경로와 장애물을 정확하게 표현하며, 강화학습 주행 에이전트는 강화학습 알고리즘을 사용하여 환경에서 행동을 수행하고 보상을 받는다. 에이전트는 자율주행을 위한 최적 정책을 학습하고, 에피소드를 반복하면서 환경에서 행동을 수행하고 보상을 최대화하기 위한 정책을 학습한다. 실제 강화학습 모듈을 탑재한 자율주행 차량은 실내 주행을 수행하며 환경의 변화에 적응한다. 연구 결과, 강화학습을 통해 자율주행 시스템이 동적 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동할 수 있음을 입증하였다. 이러한 연구는 자율주행 기술의 발전과 미래 도시 모빌리티에 기여할 것으로 기대된다.

#Autonomous Driving #Lidar #Reinforcement Learning #Mobile Vehicles #Image Sensor

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Park Y. S, “A Study on Mobility Furniture Composition for a Segment Model Proposal for Autonomous Driving Cars”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol.23, No.4 pp.370-376, 2022. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2022.23.4.370

Kang B. J. and Kim J, W., “Decision Support System of Obstacle Avoidance for Mobile Vehicles”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 19, No.6, pp.639-645, 2018. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2018.19.6.639

Badr B. E., Nabil B., Abdelhakim S. H., et al., “A Comprehensive Survey on the Application of Deep and Reinforcement Learning Approaches in Autonomous Driving ”, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol.34, no.9, pp. 7366-7

Estephanos J, Kidus O, Kidus G, et al., “Analysis of Reinforcement Learning in Autonomous Vehicles”, pp. 26-29, 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/CCWC54503.2022.9720883

Dimitris M. V., Eleni I. V, John G, “A reinforcement learning model for personalized driving policies identification”, Vol.9, No.4, pp. 299-308, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.03.002

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