메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조기환 (충북대학교) 박태형 (충북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
602 - 607 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.21.0111

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

심층강화학습 기반 후방차량 감속을 고려한 차선변경 판단 기법
조기환 ,  박태형 제어로봇시스템학회 논문지 2022.06 학술저널

2021

심층강화학습 기반의 자율주행 차량의 교통흐름을 고려한 차선변경 판단 및 제어
조기환 2021.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper proposes a lane change judgment method based on deep reinforcement learning considering rear vehicle deceleration. In existing autonomous driving, the lane change problem focuses on maintaining speed or avoiding collisions. However, an accident may occur if the deceleration of the vehicle behind is not considered when changing lanes. In this paper, the network was designed to solve the lane change problem by applying the DQN (Deep Q-Network) and the Deep Sets network. Moreover, the compensation was designed based on the maintained speed and deceleration of the rear vehicle. A four-lane vehicle-only road environment was implemented as a simulation and compared with the existing method. The proposed method maintained speed and lowered the deceleration rate of the rear vehicle compared with the existing method.
#Autonomous diving #Deep reinforcement learning #Lane change #Rear Vehicle Deceleration

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차선 변경을 위한 심층 강화학습 프레임워크
Ⅲ. 차선변경 성능 비교 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
M. R. Endsley, “Autonomous driving systems: A preliminary naturalistic study of the tesla model S,” Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, vol. 11, no. 3, pp. 225-238, Sept. 2017. google schola R. G. Park, H. J Yun, E. G Han, S. W Kang, D. H Jeon, J. H. Park, K. Y. Jung, and T. K. Kang, “A study on an integrated system for urban autonomous driving technology and its application,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 5, pp. 279-294, May. 2020. google schola J. Chen, P. Zhao, T. Mei, and H. Liang, “Lane change path planning based on piecewise bezier curve for autonomous vehicle,” Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety, pp. 17-22, Jul. 2013. google schola H. Jula, E. B. Kosmatopoulos, and P. A. Ioannou, “Collision avoidance analysis for lane changing and merging,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 49, no. 6, pp. 2295-2308, Nov. 2000. google schola A. Kesting, M. Treiber, and D. Helbing, “General lane-changing model mobil for car-following models,” Transportation Research Record, vol. 1999, pp. 86-94, Jan. 2007. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

LSTM 네트워크를 이용한 운전자 지원 시스템
박제현 ,  손호준 ,  최종은 대한기계학회 춘추학술대회 2017 .11
딥 러닝 기반의 MLCC 적층 얼라인먼트 자동 검사 시스템
정준욱 ,  김현재 ,  손성빈 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .07
인공지능 기반 유사한 형상을 가진 표적 식별 가능성 확인을 위한 레이더 데이터 분석
김아란 ,  김하선 ,  강창호 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .04
내장 그래픽 칩 기반 머신 러닝과 딥러닝의 알고리즘 융합을 활용한 실시간 교통 신호인지
이재욱 ,  백승범 ,  최은지 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022 .02
멀티 센서 IoT 시스템 기반의 기저귀 케어 모니터링 개발
백재호 제어로봇시스템학회 논문지 2021 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-003-001348108