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J-GLOBAL ID：202002219897489609   整理番号：20A1298302

逆強化学習を用いた平滑性を考慮した停止行動を含む運転行動モデリング

Driver Modeling at Unsignalized Intersections with Stop Lines Using Inverse Reinforcement Learning

著者 (6件)： 立花香太郎 (東京工大) ,  吉武宏 (東大) ,  小竹元基 (東大) ,  須ヶ崎聖人 (東京工大) ,  細馬慎平 (東京工大) ,  下坂正倫 (東京工大)
資料名： 自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Proceedings. JSAE Annual Congress (CD-ROM))
巻： 2020  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.213  発行年： 2020年05月15日 
JST資料番号： S0434B  ISSN： 2189-4558  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・一時停止線を含む無信号交差点での運転行動のモデリングを行ったが,既存の逆強化学習によるモデリングに関する研究では報酬関数を用いた生成パスに関する議論が不十分。
・獲得報酬を最大化するViterbiパスでは一時停止線において長時間停止するような実際の運転行動とは異なるパスが生成。
・推論手法を改良したうえで確率的パスを生成することで一時停止線において長時間停止することを回避しつつ,実際の運転行動データの滑らかさを再現したパスを生成。
・実験では,提案モデルの確率的パスは位置,速度の誤差を小さく抑え,実際の運転行動データの滑らかさの再現度を大きく改善。

シソーラス用語： 逆問題 ,  強化学習 ,  平滑度 ,  停止 ,  バス ,  特徴抽出 ,  数値 ,  確率 ,  人間工学 ,  *自動車 ,  *運転支援システム ,  インセンティブ
準シソーラス用語： *運転行動 ,  報酬

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  平滑性 ,  行動 ,  行動モデリング