자율주행 자동차와 강화학습 기반 의사결정 시스템

소개

"자율주행 자동차와 강화학습 기반 의사결정 시스템"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 자율주행 기술의 발전 배경과 단계 구분
(2) 의사결정 문제에서 강화학습의 필요성
(3) 자율주행 차량 환경의 복잡성과 불확실성
(4) 강화학습 기반 자율주행 알고리즘의 구조
(5) 시뮬레이션 환경에서의 학습과 검증
(6) 실제 도로 주행 적용 사례와 성과
(7) 안전성, 윤리적 쟁점, 규제 문제
(8) 향후 발전 방향과 정책적 고려

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

자율주행 자동차는 21세기 교통 혁신의 핵심 기술로 자리 잡았다. 센서와 지도, 인공지능을 통해 스스로 주변 환경을 인식하고 경로를 계획하며 주행하는 기술은 교통 효율성 향상과 사고 감소를 목표로 한다. 그러나 자율주행은 단순한 기술적 문제를 넘어, 복잡한 환경 속에서 실시간으로 올바른 의사결정을 내려야 하는 난제를 포함한다. 강화학습은 이러한 문제에 적합한 학습 방식으로 주목받고 있으며, 자율주행 시스템의 의사결정 모듈을 발전시키는 데 중요한 역할을 한다. 본 보고서는 자율주행과 강화학습의 결합이 어떻게 이루어지고 있으며, 그 한계와 전망을 체계적으로 분석한다.

참고자료

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· Kiran, B. R. et al. [2021]. Deep reinforcement learning for autonomous driving: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
· Chen, C. et al. [2021]. Deep Reinforcement Learning in Autonomous Driving: A Survey. IEEE Access.
· Sutton, R. S., & Barto, A. G. [2018]. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
· 김재훈. [2022]. <자율주행 자동차와 인공지능>. 교우사.
· 이재길. [2020]. <강화학습 이론과 응용>. 한빛아카데미.