딥러닝을 이용한 자동차 시뮬레이션 환경에서의 자율주행

• 영문명: Autonomous driving in automobile simulation environment using Deep Learning
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 정하엽(Jeong Ha Yeup) 최진우(Choi Jin Woo) 우종우(Woo Chong Woo)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 528~532쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

최근 딥러닝을 이용한 이미지 인식 분야의 연구와 자율주행에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구서는 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 자동차 시뮬레이션 환경에서의 효율적인 자율주행을 위한 시스템구조를 제안한다. 제안된 모델은 CNN을 사용하여 자율주행 자동차의 입력영상의 의미를 판단하고 연속된 행동결과의 출력에 효과적인 DDPG 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터를 신속히 처리하게 된다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)

4. 시스템 설계

5. 결론

참고문헌