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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 김중헌 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200016171 |
과제고유번호 | 1711129049 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-16 |
키워드 | 심층강화학습.자율주행.밀리미터웨이브 레이더.부하분산.Deep Reinforcement Learning.Autonomous Driving.mmWave radar.Load balancing. |
□ 연구개요
본 연구팀은 심층 강화학습 알고리즘을 활용하여 동적인 주행 환경에서 차량 내장형 시스템이 최적 주행을 위해 주어진 환경에서 실시간으로 주행 변인을 최적으로 제어할 수 있는 자율 주행 학습 S/W를 설계, 구현한다.
중앙화된 연산장치가 자동차들로부터 주행 환경 및 주행 제어 정보를 습득하고, 이를 바탕으로 학습하여 자동차들로 최적의 주행 정책을 전송하는 방식은 시간 및 계산 복잡도를 증가시켜 실시간 주행 변인 제어의 적용에 한계가 있다.
따라서, 이러한 최적 주행 정책 학습보다는 예상되는 연산, 통신 부하
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