무인 주행 차량의 회피 주행을 위한 ODG를 이용한 DQN 기반의 강화학습 기법

Q: 이 논문에서 정의한 ODG(Obstacle Dependent Gaussian)란 무엇인가?

ODG는 LiDAR 데이터의 값을 임계값을 통해 장애물로 정의하고, 차량 입장에서의 장애물 크기를 Sigma로 계산하여 Gaussian을 적용함으로써 위험도 데이터를 추출하는 방법이다. 이를 통해 기존 데이터에 Gradient가 추가되어 강화학습 에이전트가 보상을 최대화하는 Q 함수를 더 쉽게 선택하게 하며, 학습 파라미터 수를 줄여 학습 속도를 빠르게 한다.

Q: ODG를 DQN에 적용하면 학습 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, ODG를 적용한 LiDAR 데이터는 기존 LiDAR 데이터에 비해 연산량이 0.14% 증가했으나, 학습 횟수(Epoch)가 40% 감소하고 학습 시간이 약 60% 개선되는 효과를 보였다. 이는 ODG가 데이터에 명확한 Gradient를 추가하여 에이전트가 최적의 Q 함수를 더 쉽게 학습하도록 돕기 때문이다.

장선호; 안우진; 김유진; 배동성; 임묘택

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장선호 (고려대학교) 안우진 (고려대학교) 김유진 (고려대학교) 배동성 (상명대학교) 임묘택 (고려대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021 제36회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2021.6

수록면: 304 - 305 (2page)

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최근 강화학습을 자율주행에 적용하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 강화학습에서 양질의 데이터를 이용해서 학습속도와 실시간성을 확보하는 일은 강화학습을 통해 자율주행을 하기 위해 선행돼야 한다. 기존의 DQN 알고리즘은 가공되지 않은 LiDAR 데이터를 사용하여 학습을 진행한다. 하지만 강화학습은 어떠한 데이터를 통하여 학습하느냐에 따라 학습속도와 학습효율에 대한 영향을 크게 미치게 된다. 본 논문에서는 LiD ... 전체 초록 보기

#Reinforcement learning #ROS #LiDAR #ODG(Obstacle Dependent Gaussian) #자율주행

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