복귀 데이터셋 활용에 따른 PilotNet 자율주행 평가

Q: 이 논문에서 정의한 이탈 복귀 시퀀스란 무엇인가?

이탈 복귀 시퀀스는 자율주행 중 차량이 주행 경로를 이탈하려고 할 때, 운전자가 개입하여 차량을 다시 원래의 주행 경로로 복귀시키는 과정을 기록한 데이터셋이다. 이는 정상 주행 데이터만으로는 해결하기 어려운 코스 이탈 문제를 보완하고, PilotNet의 자율주행 성능을 향상시키기 위해 추가적으로 학습에 활용된다.

Q: PilotNet 자율주행 성능 향상에 이탈 복귀 데이터셋이 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, PilotNet 학습 시 정상 주행 시퀀스 외에 이탈 복귀 시퀀스를 함께 학습시키면 자율주행 성능이 유의미하게 향상된다. 특히, 목표 구간 주행 중 운전자 개입 없이 스스로 주행한 구간의 비율이 높아지고, 코스 이탈 횟수가 감소하는 것으로 나타나 자율주행의 안정성을 높이는 데 기여한다.

김기범; 이하림; 최예인; 황성수

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자료유형: 학술대회자료

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.

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