상세 보기
초록
자율주행에 관한연구는 다양하게 진행되고 있으며, 특히 센서 모델링 등을 통한 rule based 기법의 자율주행이 활발하게연구되고 있다. 이러한 규칙기반 자율주행 방법의 경우 정형화된 환경에서는 안전한 주행이 가능하나, 실제 도로환경과 같이변수가 많은 환경에서는 오탐지, 미탐지 등으로 인한 사고가 발생 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 비정형화된 환경에서도안전한 자율주행이 가능 하도록 카메라와 LiDAR 센서의 Raw Data를 이용하고, 이를 토대로 합성곱 회귀네트워크에 입력하여차량의 종, 횡방향 제어값을 예측하는 연구를 진행한다.
키워드
Deep learning; Autonomous Vehicle; CRNN; Autonomous Drivinig; LiDAR; Camera; 딥 러닝; 자율주행 자동차; 합성곱 회귀네트워크; 자율주행; LiDAR; 카메라
- 제목
- 합성곱 회귀네트워크 기반의 End-to-End 자율주행
- 제목 (타언어)
- End-to-End autonomous driving based on Convolutional Recurrent Neural Network
- 저자
- 박민규; 김현석; 박성근
- 발행일
- 2019
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 29
- 호
- 4
- 페이지
- 297 ~ 301