자율주행 차량의 학습 데이터 자동 생성 시스템 개발

윤승제; 정지원; 홍준; 임경일; 김재환; 김형주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤승제 (모라이) 정지원 (모라이) 홍준 (주식회사 모라이) 임경일 (재단법인 차세대융합기술연구원) 김재환 (재단법인 차세대융합기술연구원) 김형주 (재단법인 차세대융합기술연구원)

저널정보: 한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제19권 제5호

발행연도: 2020.1

수록면: 162 - 177 (16page)

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자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한성능을 내는 것을 보였다.

#자율주행 시뮬레이션 #실도로 데이터셋 #가상환경 데이터셋 #인공지능 학습데이터

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Chen D. / 2019 / Learning by Cheating / Conference on Robot Learning(CoRL)

Dosovitskiy A. / 2017 / CARLA: An Open Urban Driving Simulator / Conference on Robot Learning(CoRL)

Gaidon A. / 2016 / Virtual Worlds as Proxy for Multi-Object Tracking Analysis / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :4340~4349

Geiger A. / 2013 / Vision meets Rototics : The KITTI Dataset / The International Journal of Robotics Research 32(11):1231~1237

Goodfellow I. / 2014 / Generative Adversarial Networks / NIPS

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윤승제

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