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저자정보
정선암 (아주대학교) 이세민 (아주대학교) 정영훈 (아주대학교) 김승환 (아주대학교) 송봉섭 (아주대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제32권 제3호
발행연도
2024.3
수록면
309 - 317 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2024.32.3.309

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The selection method of concrete scenarios based on scenario database and generative models is proposed in this paper. Two sampling methods are used in selecting appropriate parameters along a performance measure. First, the parameter space is extracted from scenario DB, and a set of parameters are selected via random sampling. Once the set of concrete scenarios are simulated, their distribution is analyzed with respect to a specific measure. The second method is based on parameter generative models. Simulated scenarios are used to train a surrogate model, which is a multi-layer perceptron model. Then, a generative model is designed to search for the desired parameter based on the surrogate model. Thus, the second one can be used to compensate for the imbalance in randomly sampled concrete scenarios. Finally, the proposed selection method is more efficient than random sampling from the viewpoint of the distribution of two different measures.
#Concrete scenario(상세 시나리오) #Parameter space(파라미터 공간) #Surrogate model(대리 모델) #Gradient descent(경사 하강법) #Generative model(생성형 모델) #Multi-layer perceptron(다층 퍼셉트론) #Autonomous driving scenario(자율주행 시나리오)

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 상세 시나리오 선정 방법
4. 선행차량 추종 및 끼어들기 시나리오 생성
5. 결론
References

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