Placement Method of Multiple Lidars for Roadside Infrastructure in Urban Environments

• 자율주행 차량의 센서는 물리적인 한계가 있어 인프라에 센서를 설치하고 정보를 차량과 공유하여 효율성을 높일 수 있음
• 인프라의 다수 센서의 커버리지를 최대화하면서 사각지대를 최소화 필요
• Voxel Grid를 도입하여 최적화 문제를 정의하고, 유전 알고리즘으로 문제를 해결

Efficient Reinforcement Learning Method for Self-driving Decision-making in consideration of Unexpected Environment

This reinforcement learning is an overtaking decision algorithm aimed at reaching the destination quickly. While traditional reinforcement learning methods do not provide a measure of confidence in their decisions, the proposed DwGM-Q algorithm secures confidence in its decisions by enabling the network to quantify uncertainty.

RLGA-NET: Reinforce Learning Support Genetic Algorithm Network for Camera-LiDAR Fusion of Adversary Weather

• 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)기반에 Neural Architecture Search(NAS)연구를 위한 강화학습을 이용한 최적화 방법
• 강화학습으로 합리적인 네트워크 모듈 제안을 반영하여 유전자 생성 과정 최적화 및 기존 방법대비 Network Search 시간 감소

Adaptive Feature Attention Module for Robust Visual-LiDAR Fusion based Object Detection in Adverse Weather Conditions

• 악천후 대응을 위한 센서 융합 (라이다 + 카메라) 기반의 객체 인식 (object recognition) 기술 개발
• 기존 방법 대비 성능 향상 및 반복 된 결과의 편차를 줄인 강인한 학습 결과 제공