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Out-layer를 제거한 End to End 자율주행 시스템
End to End Autonomous Driving System using Out-layer Removal 원문보기

사물인터넷융복합논문지 = Journal of internet of things and convergence, v.9 no.1, 2023년, pp.65 - 70  

정승혁 (전남대학교 ICT융합시스템공학과) ,  윤동호 (한국생산기술연구원) ,  홍성훈 (전남대학교 ICT융합시스템공학과)

초록
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본 논문에서는 비전 센서 기반 시스템의 차선 이탈과 신호등 오인식 등을 개선하기 위해 End to End 모델을 활용한 자율주행 시스템을 제안한다. End to End 학습은 다양한 환경 조건에 대해 확장을 할 수 있다. 비전 센서 기반 모형 자동차를 이용하여 주행 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이용하여 기존의 데이터와 아웃레이어를 제거한 데이터로 구성한다. 입력 데이터인 카메라 이미지 데이터, 출력 데이터인 속도와 조향 데이터로 클래스를 구성하고 End to End 모델을 활용하여 데이터 학습을 수행하였다. 학습된 모델의 신뢰성을 확인했다. 모형 자동차에 학습한 End to End 모델을 적용하여 이미지 데이터로 조향각을 예측한다. 모형 자동차의 학습 결과, 아웃레이어를 제거한 모델이 기존 모델보다 향상된 것을 볼 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an autonomous driving system using an end-to-end model to improve lane departure and misrecognition of traffic lights in a vision sensor-based system. End-to-end learning can be extended to a variety of environmental conditions. Driving data is collected using a model car b...

주제어

#자율주행 자동차   #컴퓨터 비전   #딥러닝   #아웃레이어 제거   #자율주행  

표/그림 (10)

참고문헌 (16)

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