The present invention relates to a vehicle driving learning system using reinforcement learning. According to the present invention, the vehicle driving learning system includes an internal data acquiring unit, an external data acquiring unit, a data processing unit, and a reinforcement learning unit. The internal data acquiring unit acquires internal data for a driving state of a vehicle driving from an On Board Diagnostics (OBD). The external data acquiring unit acquires, from an external sensor, external data on a driving state of a surrounding vehicle, and a road state from an external sensor. The data processing unit analyzes the acquired internal data to label the driving state of the driving vehicle, and integrates the internal data labeled with the external data acquired simultaneously with the internal data labeled. The reinforcement learning unit inputs the integrated internal data and external data input a reinforcement learning algorithm which is previously trained, compares an output value of the reinforcement learning algorithm with a preset driving state of the driving vehicle, and performs a compensation operation. As described above, according to the present invention, the internal data from the OBD is input to detect the driving state of the driving vehicle, and integrated with the external data on the external environment, which is acquired from the external sensor, thereby collecting learning data for determining the driving of the driving vehicle and improving the reinforcement learning algorithm. In addition, the present driving state is compared through the learning algorithm previously reinforced, and the driving state of the driving vehicle may be improved in match with the tendency of the driver.

    본 발명은 강화 학습을 이용한 차량 주행 학습 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 운행기록 자기 진단 장치(OBD)로부터 주행 차량의 주행 상태에 대한 내부 데이터를 획득하는 내부 데이터 획득부, 외부 센서로부터 주변 차량의 주행 상태 및 도로 상태에 대한 외부 데이터를 획득하는 외부 데이터 획득부, 상기 획득한 내부 데이터를 분석하여 주행 차량의 주행 상태를 레이블링(LABELING)하고, 상기 레이블링한 내부 데이터와 동 시간대에 획득한 외부 데이터를 통합하는 데이터 처리부, 그리고 상기 통합된 내부 데이터, 외부 데이터를 기 학습된 강화 학습 알고리즘에 입력하여, 상기 강화 학습 알고리즘의 출력 값과 현재 주행 차량의 주행 상태를 비교하여 보상하는 강화 학습부를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 운행기록 자기 진단 장치로부터 주행 차량의 주행 상태를 파악할 수 있는 내부 데이터를 입력하고, 외부 센서를 통하여 획득한 외부 환경에 대한 데이터를 결합함으로써, 주행 차량의 주행 판단을 위한 학습 데이터를 수집하고, 강화 학습 알고리즘을 개선할 수 있다. 또한, 기 강화 학습된 알고리즘을 이용하여 현재의 주행 상태를 비교하고, 운전자 성향에 맞게 주행 차량의 주행 상태를 개선할 수 있다.


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    Titel :

    VEHICLE DRIVING LEARNING SYSTEM USING REINFORCEMENT LEARNING


    Weitere Titelangaben:

    강화 학습을 이용한 차량 주행 학습 시스템


    Beteiligte:
    SONG MYUNGHO (Autor:in) / LEE JOONGHEE (Autor:in) / KIM JUYOUNG (Autor:in) / YOO JONG HO (Autor:in) / RYU NURI (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-05-30


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Koreanisch


    Klassifikation :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



    Distributional Reinforcement Learning For Automated Driving Vehicle

    Naveen, A M / Ravish, Roopa / Ranga Swamy, Shanta | IEEE | 2022


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    JEON BYEONG HWAN | Europäisches Patentamt | 2019

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    Zong, Xiaopeng / Xu, Guoyan / Yu, Guizhen et al. | British Library Conference Proceedings | 2017


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