과제 상세정보
목록예상 못한 상황에서 빠르게 적응하는 메타-강화학습기반 End-to-end 자율주행 기술 개발
작성자
관리자
조회수
58
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | (유형2)중견연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 예상 못한 상황에서 빠르게 적응하는 메타-강화학습기반 End-to-end 자율주행 기술 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711127824 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2026-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 제안 연구의 목표는 메타 강화학습 기반의 자율주행 에이전트가 학습되지 않은 UNS 상황이 발생한 것을 탐지하는 인공지능과, UNS 탐지 결과 및 MPC bank를 활용하여 최적 제어 신호를 생성하여 (내부적으로) policy망을 신속히 학습한 후 실제 제어하는 혁신적인 메타 강화학습 알고리즘을 저비용으로 개발하는 것이다.본 연구는 UNS와 같은 이상 상... | ||
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| 연구내용 | 본 제안 연구에서 수행하는 연구 내용과 특징을 다음의 4가지로 간략히 요약한다.(1) 강화학습기반의 End-To-End 자율주행 인공지능을 개발하기 위하여 도로상황의 주요 상황 특징을 높은 정확도와 신뢰도로 추출하는 Siamese Encoder 기반 Invariant Latent Space Encoding for Image Representation Lea... | ||
| 기대효과 | 자율주행 자동차가 일반 사람들에게 상용화되어 보급되려면, 자율주행 자동차가 최소한 운전자가 안정적으로 운전할 수 있는 모든 상황에서 안전하게 주행할 수 있어야 하고 더 나아가서는 운전자가 사고를 피할 수 없는 상황에서도 사람보다 뛰어나게 대처할 수 있어야 한다. 하지만, 현재 수준의 자율주행 자동차나 기존 강화학습 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해서 많은... | ||
| 키워드 | 자율주행,인공지능,강화학습,메타학습,종단간 주행 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 건설/교통 > 도로교통기술 > 자동차기반기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 사회질서 및 안전 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 387,189,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||