합성곱 회귀네트워크 기반의 End-to-End 자율주행

박민규; 김현석; 박성근

doi:10.5391/JKIIS.2019.29.4.297

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저자정보: 박민규 (순천향대학교) 김현석 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제4호

발행연도: 2019.8

수록면: 297 - 301 (5page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2019.29.4.297

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자율주행에 관한연구는 다양하게 진행되고 있으며, 특히 센서 모델링 등을 통한 rule based 기법의 자율주행이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 규칙기반 자율주행 방법의 경우 정형화된 환경에서는 안전한 주행이 가능하나, 실제 도로환경과 같이 변수가 많은 환경에서는 오탐지, 미탐지 등으로 인한 사고가 발생 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 비정형화된 환경에서도 안전한 자율주행이 가능 하도록 카메라와 LiDAR 센서의 Raw Data를 이용하고, 이를 토대로 합성곱 회귀네트워크에 입력하여 차량의 종, 횡방향 제어값을 예측하는 연구를 진행한다.

#딥 러닝 #자율주행 자동차 #합성곱 회귀네트워크 #자율주행 #LiDAR #카메라 #Deep learning #Autonomous Vehicle #CRNN #Autonomous Drivinig #Camera

참고문헌 (11)

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Sung Taek Cho, “Experimental environment for autonomous driving of robot vehicles for university campus”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 26, no. 2, April, 2016, pp.105-112

Hae Joon Jo, “Location Estimation of Autonomous Vehicle Using Internal Sensor and Low-Cost GPS”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 27, no. 3, June, 2017 pp.209-214,

Yongbeom Lee, “Object Detection and Vehicle Path Planning Using Lidar”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 1, February, 2019, pp.30-35

Ho-Yeon. Ahn, “Classification of vehicles based on Faster R-CNN suitable for use inactual road environments”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 3, June, 2018, pp 210-218

Jung-Hae Choi, “Development of platform based on image processing for autonomous driving of electric wheelchair”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 3, June, 2018, pp.231-236

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