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학술저널
저자정보
박다윤 (부경대학교) 배상훈 (부경대학교) TRINH TUAN HUNG (부경대학교) 박부기 (부경대학교) 정보경 (부경대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제22권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
276 - 290 (15page)

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현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
#자율주행 #경로계획 #차로변경 #Deep Q-Learning #Autonomous driving #Path planning #Lane-Change #Deep Q-Learning

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