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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 862 - 873 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.6.862
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본 논문에서는 심층강화학습을 활용한 디지털 가상 도로 환경에서의 자율주행 시스템을 제안한다. ML-unity 기반으로 도로 상에서 다양한 장애물과 신호등이 배치된 다차선 도로 환경을 디지털 가상환경을 이용하여 구현하고, 자율주행 시스템 개발을 위해 차량에 현재 도로 및 주행환경을 관측할 수 있는 여러 센서를 배치 하였다. 장애물, 신호등, 주변 차량 정보를 디지털 가상환경 모델을 통해 획득하고 이를 심층강화학습 모델의 상태 공간에 맵핑하여 주행거리 및 주행시간 관점의 성능을 최대화 하기 위한 주행 방향 조향 및 속도를 제어 하기 위한 행동을 동적으로 결정한다. 본 논문에서는 우선순위 경험 재생 기반 DQN(Deep Q-Network)과 융합된 탐험 전략 및 새로운 보상함수 설계를 통해 빠른 학습 및 안정된 주행을 할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 디지털 가상 공간에서의 실험을 통해 제안된 시스템은 vanilla DQN 보다 차선 유지, 장애물 회피, 신호등 준수에 따른 주행을 성공적으로 수행함을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 강화학습기반 자율주행 시스템
Ⅲ. 심층강화학습기반 장애물과 신호등을 고려한 다차선 자율주행 모델
Ⅳ. 구현 상 기법
Ⅴ. 시뮬레이션 환경 및 결과
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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