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초록·키워드
In a lane change decision-making technique based on RL (Reinforcement Learning), most data is related to keeping a lane; on the contrary, the data related to lane change is sparse. Consequently, an ego-vehicle fails to learn its policy. To overcome this issue, we propose a new RL-based lane change decision-making technique that uses a safety inspection module and augmented data. The safety inspection module restrains the collision of the ego-vehicle and generates virtual augmented data acquired from lane change situations. The introduction of virtual augmented data mitigates sparse lane-change data problems, which results in performance improvement. We simulated the proposed technique using an open-source simulator called CARLA.
본문·목차
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