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관련 논문
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lib@nibp.kr
글 수 4,668
| 발행년 : | 2014 |
|---|---|
| 구분 : | 국내학술지 |
| 학술지명 : | 정보처리학회논문지 |
| 관련링크 : | http://www.riss.kr/link?id=A100110781 |
- 인공지능 : 강화학습을 이용한 무인 자율주행 차량의 지역경로 생성 기법
- 저자명
김문종 ( Moon Jong Kim ) ,최기창 ( Ki Chang Choi ) ,오병화 ( Byong Hwa Oh ),양지훈 ( Ji Hoon Yang )
- 학술지명
- 권호사항
- 발행처
- 자료유형
학술저널
- 수록면
369-374(6쪽)
- 언어
Korean
- 발행년도
2014년
- 등재정보
KCI등재
- KCI 피인용횟수
0
- 주제어
무인차 ,강화학습 ,인공신경망 ,지역경로 ,경로생성 ,Unmanned Autonomous Vehicle ,Reinforcement Learning ,Artificial Neural Networks,Local Path ,Trajectory Generation
- 판매처
한국학술정보 에서 제공하는 논문입니다. - 초록 (Abstract)
- 무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
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