딥러닝을 통한 차등간격의 조향각 노드 결정에 의한 자율주행

김수명; 김태현; 김동환

doi:10.5302/J.ICROS.2019.19.0101

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김수명 김태현 (이디엇) 김동환 (서울과학기술대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제8호

발행연도: 2019.8

수록면: 677 - 683 (7page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2019.19.0101

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In this work, an autonomous driving model using only one camera was implemented by combining a CNN (Convolutional Neural networks) and a YOLO (You Only Look Once) framework. Hyper-parameters in the structure were adjusted to improve driving performance. Autonomous driving in a corridor was performed by applying the improved model. An appropriate dropout and deep learning structure associated with non-uniform steering angle intervals as output is proposed. The proposed algorithm was implemented, and through experiments resulted in successful obstacle avoidance and stable driving.

#CNN (convolution neural network) #non-uniform steering angle intervals #autonomous driving #deep learning

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J. M. Oh, P. K. Lee, S. G. Kim, and W. H. Lee, “A study on the development of indoor autonomous mobile robots,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 9, pp. 814-821, 2018.

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S. Behnke, Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation, New York: Springer-Verlag, 2003.

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