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LiDAR를 이용한 End to End 딥러닝 기반의 실내용 자율주행
백승우(Seungwoo Baek),이재복(Jaebok Lee),김선우(Sunwoo Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 머신러닝을 이용한 실내용 자율주행 기법을 제안하고 성능을 검증하였다. 제안하는 자율주행은 지도학습 중 실제 주행 데이터로부터 특징을 추출하여 학습하는 End to End 딥러닝을 적용하였다. 머신러닝에 필요한 학습데이터는 LiDAR(light detection and ranging)를 통하여 측정한 거리 정보로 구성하였으며, IMU(inertial measurement unit) 센서를 통해 측정된 각속도를 레이블로 설정하였다. 제안하는 자율주행은 실시간으로 측정된 거리 데이터를 입력받아 각속도를 출력하며, 차량은 추정된 각속도에 따라 주행 방향과 속도를 결정한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 End to End 딥러닝 모델의 추정 성능을 확인하였으며, 주행 실험을 통해 주행 안정성과 충돌 방지 기능을 검증하였다.