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저자정보
김기범 (한동대학교) 이하림 (한동대학교) 최예인 (한동대학교) 황성수 (한동대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,573 - 1,576 (4page)

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This article presents ways to improve autonomous driving performance using the End To End deep learning process. End To End Deep Learning has the advantage of being able to process input to output at once without a complex algorithm written in advance. This research conducts an experiment in which a model car drives to a specific place using PilotNet with an End-to-End Deep Learning process. In order to improve the performance, additional return sequences are acquired with the normal driving sequences to train the PilotNet. Moreover, this article shows how the ratio of the return sequence dataset to the total dataset affects autonomous driving performance.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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