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Visual based Deep Reinforcement Learning을 이용한 차량 Navigation 성능 분석
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 남지원 | - |
| dc.contributor.author | 김동현 | - |
| dc.contributor.author | 민세웅 | - |
| dc.contributor.author | 남해운 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T05:30:16Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-04T05:30:16Z | - |
| dc.date.issued | 2022-02 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114495 | - |
| dc.description.abstract | 최근 많은 연구에서 심층 강화학습을 사용하여 자율주행기술이 연구되고 있다. 심층 강화학습을 사용하는 기존 연구에서는 카메라 및 LiDAR 센서와 같은 단일 이미지 센서를 사용한다. 그러나 단일 이미지 센서를 사용하였을 경우 Agent가 학습하는 데 있어 필요한 feature 수가 적어 학습의 난이도가 높고 수렴시간이 길어진다. 해당 문제를 해결하고 자율주행을 위한 내비게 이션 성능을 높이기 위해 본 논문에서는 SAC 알고리즘 기반의 다중 이미지 센서를 혼합하여 사용하는 방식을 제안하였으며 가상환경 시뮬레이션 실험을 통해 성능을 비교하고 분석하였다. | - |
| dc.format.extent | 2 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | Visual based Deep Reinforcement Learning을 이용한 차량 Navigation 성능 분석 | - |
| dc.title.alternative | Automotive Navigation Performance Analysis Using Visual based Deep Reinforcement Learning | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집, pp 761 - 762 | - |
| dc.citation.title | 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 761 | - |
| dc.citation.endPage | 762 | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11047678 | - |
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- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)