Reinforcement Learning Autonomous Driving Car (Real-world)

연구목적

• • 성공한 강화학습 알고리즘을 Simulator 뿐만 아니라 Real World 에서도 적용시키기 위해 연구 진행

개발 환경

• •  Xycar와 ROS를 이용

추가 연구

• • LiDAR값 만으로 state를 정의했었고 Simulator에서 사용하던 LiDAR 센서와 spec 차원에서 변경된 부분이 많았기 때문에 retraining 진행

  • LiDAR 센서가 달라짐에 따른 Input Shape의 변화와 0의 값이 많이 들어오는 Real LiDAR센서에 따른 Neural Network Model 재설계

  • LiDAR 센서값 변화에 따른 reward 재설계