大会名称 |
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2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
大会コ-ド |
F |
開催年 |
2020 |
発行日 |
2020-08-18 |
セッション番号 |
7d |
セッション名 |
マルチエージェント |
講演日 |
2020/09/03 |
講演場所(会議室等) |
d |
講演番号 |
F-030 |
タイトル |
モデルカーを用いた自動走行のための学習モデルに関する考察 |
著者名 |
千葉笙平, 笹岡久行, |
キーワード |
自動運転, 機械学習, 深層強化学習, Amazon Web Services |
抄録 |
自動運転を実現するための機械学習の研究を進めている.最初のステップとして, Amazon Web Service社が中心になり,研究開発をしているDeep Racerを利用し,自動運転に関するいくつかの実験を実施した.今回は,学習したモデルの汎用性を考慮するためにシミュレーション実験に焦点を当てている.強化学習の学習処理において,環境および報酬関数の入力パラメータを統一し,学習時間の長さのみを変更させ, モデルを生成した.自動走行における汎用性を考察するため,いくつかの走行コースを用いてシミュレーション実験を実施し,生成したモデルの評価を行った.本報告では,シミュレーション実験の結果およびそこから考察されることについて報告する. |
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