[AI 프로젝트 코딩기술서] Design and Implementation of LSTM Network-based Yield Intension Classifier Autonomous Vehicles’ Active Lane Change

IoT, 인공지능, 빅데이터의 상호관계 및 실무지식을 심화학습하고 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 코딩을 통해 해결하여 기술적 이슈와 응용능력 배양

 
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콘텐츠 소개(About Contents)

자율주행시스템이 실제 도로상에서 안전하고 효과적으로 작동하기 위해서는 실제 도로의 데이터를 기반으로 제작되어야 한다. 또한 실제 사람이 운전하는 원리를 초석으로 삼아 개발되어야 한다. 운전자는 차선 변경을 할 수 있는지 판단하기 위해서 주변 차량이 앞으로 어떻게 움직일 것인지 예측한다.

그러한 예측을 하기 위해서 주변 차량이 어떤 의도를 가지고 운전을 하고 있는지 파악한다. 본 연구에서는 실제 도로 환경에서 주변 차량의 양보 의도를 추측할 수 있는 LSTM Network를 개발하고 시뮬레이션 환경에 적용하여 차선 변경 성능 향상에 도움이 되는지 확인해보았다.

Institution 글로벌공학교육센터(Global Education Center for Engineers)
Subject IoT·인공지능·빅데이터

기획자(Planner)

서울대학교 공과대학 기계항공공학부 
 서다빈

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