| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 4f |
| セッション名 |
| マルチエージェント・シミュレーション |
| 講演日 |
| 2022/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-106教室 |
| 講演番号 |
| F-017 |
| タイトル |
| 深層強化学習による最適な分散衝突回避 |
| 著者名 |
| 郷原一眞, 平山勝敏, 沖本天太, 金 東均, |
| キーワード |
| 衝突回避, 分散制約最適化問題, 深層強化学習 |
| 抄録 |
| 衝突回避の自動化は自律移動体の実現に向けた重要研究テーマの一つである．近年，我々の研究チームは，エージェント間の継続的な意図交換を想定した分散衝突回避アルゴリズムDSSA+を提案した．DSSA+では，全エージェントが協調的に安全な衝突回避行動を求め実行するが，各エージェントのビューが限定的なので一部のエージェントの経路が過度に非効率になる場合がある．本研究では，DSSA+に深層強化学習を導入した新しいアルゴリズムDSSQを開発し，その有用性を実験的に検証した． |
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