딥러닝을 이용한 가상현실상의 E2E 자율주행의 실제 환경의 로봇 자율주행으로 전이에 대한 연구

송휴섭; 김승우; 박성근

doi:10.5302/J.ICROS.2019.19.0018

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송휴섭 (순천향대학교) 김승우 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제5호

발행연도: 2019.5

수록면: 381 - 387 (7page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2019.19.0018

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In this paper, an end-to-end (E2E) deep neural network is employed for an autonomous driving robot. First, we develop a self-driving algorithm for a virtual environment (Euro Truck). In order to construct the E2E autonomous driving algorithm for Euro Truck, we use only the visual information from the front-camera view without any perception and build a deep neural network to enable self-driving. After this, we employ the algorithm in a real-world robot without any further modifications. Our proposed algorithm provides the key to the successful transition from a virtual environment to a real environment. The validity of the proposed algorithm is proven in our experiments.

#end-to-end learning #E2E #CNN #Deep Learning Network #Autonomous Driving Robot #AI-NVIDIA-RoboEX

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Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, and L. D. Jackel, “Backpropagation applied to handwritten zip code recognition”, Neural Computation, 1(4):541-551, Winter 1989.

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