자율주행 제어 시스템 설계 강화학습 기반 알고리즘 연구

1. 서론

자율주행 자동차의 안전하고 효율적인 주행을 위해서는 끊임없이 변화하는 주변 환경에 대한 정확한 인지와 신속한 판단, 그리고 안정적인 제어가 필수적이다 최근 자율주행 기술은 급속도로 발전하고 있지만 복잡하고 예측 불가능한 상황에 대한 대처 능력은 여전히 한계를 가지고 있다 특히 기존의 규칙 기반 또는 모델 기반 제어 시스템은 사전에 프로그래밍된 규칙이나 수학적 모델에 의존하기 때문에 예상치 못한 상황 발생 시 적절한 대응을 하지 못하는 경우가 많다 이러한 문제점을 극복하기 위해 강화학습 기반의 자율주행 제어 알고리즘이 새로운 해결책으로 주목받고 있다 강화학습은 인공지능 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 시행착오를 통해 최적의 제어 정책을 학습하는 기계 학습 방법이다 에이전트는 주행 중 다양한 상황을 경험하고 보상 또는 패널티를 받으면서 학습하며, 이 과정에서 복잡한 환경 변화에 대한 적응력을 높일 수 있다 본 연구는 강화학습의 장점을 활용하여 자율주행 자동차의 안전성과 효율성을 극대화하는 제어 시스템을 설계하고자 한다 이는 단순히 목표 지점까지 도달하는 것뿐 아니라, 교통 규칙 준수, 다른 차량 …