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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 105 - 120 (16page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.3.105
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최근 로봇학계에서 심층강화학습 기반 오프라인 자율주행에 관한 관심이 높아졌다. 온라인 자율주행을 위해 비정형 환경을 정확하게 아는 것은 불가능에 가깝고, 실시간 자율주행에는 컴퓨터 연산능력에 크게 의존하기 때문이다. 본 연구는 온라인 자율주행의 대표적인 기법인 비선형 모델예측제어기를 변형한 비선형 모델예측필터를 다중목적 심층강화학습 기반 제어기에 직렬, 병렬의 형태로 결합한다. 비선형 모델예측제어기의 비용함수에 안전성 항만을 고려하여 학습 기반 제어기의 제어입력을 안전한 영역 내로 존재할 수 있는 최적화 경로를 제시한다. 본 연구에서 제시한 비선형 모델예측필터는 볼록 최적화 문제 뿐만 아니라, 복잡한 비선형 최적화 문제에도 적용할 수 있도록 CasADi 와 IPOPT를 결합하여 다양한 시나리오에서도 안전 자율주행을 진행할 수 있도록 한다. 학습 기반 제어기 설계와 모델예측필터의 결과를 도출하기 위해 오픈소스 시뮬레이터인 GAZEBO에서 학습을 진행하였고, 최종적으로 자율주행 플랫폼에 탑재하여 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 다중목적 심층강화학습 제어기 설계
Ⅲ. 하이브리드 안전 제어기 : NMPF-MODRL
Ⅳ. 연구 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (38)
참고문헌 신청
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Ranga, A., Giruzzi, F., Bhanushali, J., Wirbel, E., Pérez, P., Vu, T. H., & Perrotton, X., “Vrunet: Multi-task learning model for intent prediction of vulnerable road users,” arXiv preprint arXiv:2007.05397., July 2020.
Pan, X., You, Y., Wang, Z., & Lu, C., “Virtual to real reinforcement learning for autonomous driving,” arXiv preprint arXiv:1704.03952., April 2017.
Cai, P., Wang, H., Huang, H., Liu, Y., & Liu, M., “Vision-based autonomous car racing using deep imitative reinforcement learning,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6(4), pp. 7262-7269, July 2021.
Liu, H., Huang, Z., Wu, J., & Lv, C., “Improved deep reinforcement learning with expert demonstrations for urban autonomous driving,” In 2022 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 921-928. IEEE., June 2022.
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