| 1 |
1
측정된 센서 데이터 및 촬영된 이미지 데이터를 심층강화학습(deep reinforcement learning) 알고리즘으로 입력 받는 단계; 상기 심층강화학습 알고리즘에서 입력 받은 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 이용하여 차량 제어를 위한 행동을 결정하는 단계; 및 결정된 상기 행동에 따라 운전자보조시스템(Driver Assistance Systems, DAS)을 선택하여 차량을 제어하는 단계를 포함하고, 상기 차량 제어를 위한 행동을 결정하는 단계는, 입력 받은 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 각각 정제하는 단계; 정제된 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 연결하여 연결된 데이터를 형성하는 단계; 상기 연결된 데이터를 상기 심층강화학습 알고리즘의 완전히 연결된 레이어(fully connected layer)에 입력하여 Q 값을 구하는 단계; 및 상기 Q 값에 따라 행동을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 각각 정제하는 단계는, 상기 센서 데이터를 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 정제하는 단계; 및 상기 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 정제하는 단계를 포함하고, 운전 정책을 학습하기 위해 동시에 두 개의 서로 다른 입력을 사용하도록 상기 심층강화학습 알고리즘이 다중 입력을 분석하며, 두 개의 정제된 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 연결한 후, 완전히 연결된 레이어(fully connected layer)를 통과시켜 최종적으로 Q 값을 구하고 상기 행동을 결정하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 측정된 센서 데이터 및 촬영된 이미지 데이터를 심층강화학습 알고리즘으로 입력 받는 단계는, 차량에 구성된 LIDAR 센서를 통해 측정된 상기 센서 데이터와 카메라를 통해 촬영된 이미지 데이터를 심층강화학습 알고리즘으로 입력 받는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 완전히 연결된 레이어에 입력하여 Q 값을 구하는 단계는, 상기 완전히 연결된 레이어를 상태 값과 각 행동에 대한 이점을 평가하는 행동 이점의 2 개의 파트로 나눈 네트워크를 이용하고, 상기 상태 값과 상기 행동 이점을 통합하여 상기 Q 값을 구하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 차량 제어를 위한 행동을 결정하는 단계는, 차량이 종 방향과 횡 방향으로 동시에 운전 가능하도록, 목표 속도 증가, 목표 속도 감소, 좌측으로 차선 변경, 우측으로 차선 변경, 현재 상태 유지의 5가지 행동을 포함하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 심층강화학습 알고리즘을 최적의 운전 정책으로 학습시키는 단계를 더 포함하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 심층강화학습 알고리즘을 최적의 운전 정책으로 학습시키는 단계는, 상기 행동의 결과에 따라 보상을 설계하여 차량의 고속 주행, 충돌하지 않는 궤적으로의 주행 및 불필요한 차선 변경 배제에 기반한 최적의 운전 정책을 찾고, 상기 운전 정책으로 상기 심층강화학습 알고리즘을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법
|
| 9 |
9
측정된 센서 데이터 및 촬영된 이미지 데이터를 심층강화학습(deep reinforcement learning) 알고리즘으로 입력 받는 입력부; 상기 심층강화학습 알고리즘에서 입력 받은 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 이용하여 차량 제어를 위한 행동을 결정하는 심층강화학습부; 및 결정된 상기 행동에 따라 운전자보조시스템(Driver Assistance Systems, DAS)을 선택하여 차량을 제어하는 차량 제어부를 포함하고, 상기 심층강화학습부는, 입력 받은 상기 센서 데이터를 정제하는 센서 데이터 정제부; 입력 받은 상기 이미지 데이터를 정제하는 이미지 데이터 정제부; 정제된 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 연결하여 연결된 데이터를 형성하는 연결 데이터 형성부; 상기 연결된 데이터를 상기 심층강화학습 알고리즘의 완전히 연결된 레이어(fully connected layer)에 입력하여 Q 값을 구하는 완전히 연결된 레이어부; 및 상기 Q 값에 따라 행동을 결정하는 행동 결정부를 포함하며, 상기 센서 데이터 정제부는, 상기 센서 데이터를 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 정제하고, 상기 이미지 데이터 정제부는, 상기 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 정제하며, 운전 정책을 학습하기 위해 동시에 두 개의 서로 다른 입력을 사용하도록 상기 심층강화학습 알고리즘이 다중 입력을 분석하며, 두 개의 정제된 상기 센서 데이터 및 상기 이미지 데이터를 연결한 후, 완전히 연결된 레이어(fully connected layer)를 통과시켜 최종적으로 Q 값을 구하고 상기 행동을 결정하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 입력부는, 차량에 구성된 LIDAR 센서를 통해 측정된 상기 센서 데이터와 카메라를 통해 촬영된 이미지 데이터를 심층강화학습 알고리즘으로 입력 받는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 장치
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
삭제
|
| 13 |
13
제9항에 있어서, 상기 완전히 연결된 레이어부는, 상기 완전히 연결된 레이어를 상태 값과 각 행동에 대한 이점을 평가하는 행동 이점의 2 개의 파트로 나눈 네트워크를 이용하고, 상기 상태 값과 상기 행동 이점을 통합하여 상기 Q 값을 구하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 장치
|
| 14 |
14
제9항에 있어서, 상기 차량 제어부는, 차량이 종 방향과 횡 방향으로 동시에 운전 가능하도록, 목표 속도 증가, 목표 속도 감소, 좌측으로 차선 변경, 우측으로 차선 변경, 현재 상태 유지의 5가지 행동을 포함하는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 장치
|
| 15 |
15
제9항에 있어서, 상기 심층강화학습부는, 상기 행동의 결과에 따라 보상을 설계하여 차량의 고속 주행, 충돌하지 않는 궤적으로의 주행 및 불필요한 차선 변경 배제에 기반한 최적의 운전 정책을 찾고, 상기 운전 정책으로 상기 심층강화학습 알고리즘을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 장치
|
