라그랑지안 기반 제약 강화 학습을 통한 자율주행 시스템의 상태별 안정성 보장

Q: 이 논문에서 정의한 상태별 안정성이란 무엇인가?

상태별 안정성은 자율주행 시스템에서 충돌 회피와 같이 즉각적인 반응이 필요한 제약들을 개별 상태마다 정밀하게 반영하여 위험한 상황을 방지하는 것을 의미한다. 이는 기존의 기댓값 기반 누적 비용 제약 방식이 아닌, 각 상태에서 라그랑주 승수를 추정하여 제약 조건을 만족하도록 보장하는 개념이다.

Q: 자율주행 시스템의 상태별 안정성을 보장하는 핵심 방법은 무엇인가?

따라서, 본 논문에서는 라그랑지안 기반 정책 최적화 방법을 통해 자율주행 시스템의 상태별 안정성을 보장한다. 이 방법은 각 상태별로 라그랑주 승수를 정밀하게 추정하여 제약 조건을 반영함으로써, 충돌 회피와 같은 즉각적인 안전 제약들을 효과적으로 만족시킨다.

서민석; 최경환

학술대회자료

라그랑지안 기반 제약 강화 학습을 통한 자율주행 시스템의 상태별 안정성 보장 State-wise Safety in Autonomous Driving via Lagrangian-based Constrained Reinforcement Learning

저자정보: 서민석 (GIST) 최경환 (KAIST)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2025 한국자동차공학회 춘계학술대회

발행연도: 2025.5

수록면: 802 - 802 (1page)

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라그랑지안 기반 제약 강화 학습을 통한 자율주행 시스템의 상태별 안정성 보장

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자율주행 시스템의 실제 적용을 위해서는 높은 안정성과 적응성이 요구된다. 이를 위해 시뮬레이션을 통해 스스로 주행 전략을 학습하는 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)이 주목받고 있다. 그러나 심층 강화 학습은 보상 설계, 학습 분포 외의 상황에 대한 일반화 실패 등으로 인해 실제 적용 시 안전 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 정책 학습 시 안정성과 성능 간의 균형을 도모하는 제약 강화 학습(Constrained Reinforcement Learning)이 제안되었다. 제약 강화 학습은 일반적으로 기댓값 기반 누적 비용 형태로 제약을 정의하는 제약 마르코프 결정 (Co ... 전체 초록 보기

#Constrained Reinforcement Learning(제약 강화 학습) #Constrained Markov Decision Process(제약 마르코프 결정) #Lagrangian-based Optimization(라그랑지안 기반 최적화) #State-wise Safety(상태별 안정성)

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