딥러닝 기반의 신호등 인식 알고리즘 및 경로 추종 제어기를 이용한 차량 자율주행 시스템 개발

Q: 이 논문에서 정의한 End-to-end 자율주행이란 무엇인가?

End-to-end 자율주행은 센서 입력을 통해 차량의 제어 값을 직접 생성하는 시스템이다. 이는 기존 모듈형 방식과 달리 독립적인 모듈 단계를 거치지 않고 하나의 모델이 직접 차량 제어를 학습하여 오류 전파 문제를 해결하고, 모델 구조가 간단하여 효율성과 속도 면에서 유리하다.

Q: 딥러닝 기반 신호등 인식 및 경로 추종 제어기가 자율주행 시스템에 어떻게 기여하는가?

연구 결과, 딥러닝 기반 신호등 인식 및 경로 추종 제어기는 단일 이미지와 경로 정보만으로 신호등 인식 및 경로 추종을 동시에 수행한다. 이는 신호등 상태와 목표 경로에 따라 차량의 정지 및 주행을 결정하여 실제 도로 환경에서 안전하고 효율적인 자율주행을 가능하게 한다.

김정현; 김한솔

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김정현 (단국대학교) 김한솔 (단국대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2025 한국자동차공학회 춘계학술대회

발행연도: 2025.5

수록면: 1,502 - 1,505 (4page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

We propose a deep learning-based autonomous driving system using rule-based techniques for traffic light recognition and path tracking. The system integrates two deep learning models each of which is responsible to traffic light detection and global path tracking control. The overall system, then, determines whether the vehicle stops based on the recognized traffic light to ensure safe and efficient vehicle operation. The performance of the model was evaluated using the MORAI autonomous driving simulator, by which we observed that the accuracy of the traffic light recognition model was 94.05%, and the RMS error between the target and actual trajectory was 0.3242.

#Autonomous driving #Deep learning #Traffic light recognition #Path tracking #End-to-end model

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)