자율주행을 위한 실패 인지 학습 기반 다중 컨볼루션 신경망 제어기

Abstract

본 논문은 실패 인지 학습이 가능한 다중 컨볼루션 신경망의 제어기를 제안한다. 자율주행 시스템에서는 안전을 위해 여러 개의 컨볼루션 신경망을 사용할 수 있는데, 높은 확률로 에러가 발생하는 환경에서는 다중 컨볼루션 신경망을 사용하여도 불안정한 특성을 보인다. 이를 극복하기 위해 본 논문 에서 제안하는 제어기는 인공신경망의 형태로서, 심각한 에러가 발생하는 환경에서도 전체적인 시스템이 안정적으로 작동하도록 학습한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용하여 연산기와 센서의 오작동이 일어나는 가상의 상황에서 실험을 진행할 때, 제안하는 제어기는 84.1%의 안정적인 정확도 보인다.