| 講演名 | 2022-03-11 強化学習を用いた右折行動モデルの開発 井関 愛一郎(福岡工大), 上戸 智博(福岡工大), 松木 裕二(福岡工大), |
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| 抄録(和) | 交差点右折時の危険性評価を目的に，強化学習を用いてヒトの視野を考慮した運転者モデルを作成した．学習対象のAgentには現実の運転者と同様にアクセル・ブレーキペダルの操作に加えて，障害物を認識するための視野の向きを変える機能を持たせており，交差点右折時には視野の向きを変えながら対向車を避けて右折するように学習させた．学習時の報酬は，目的地到達に対する正の報酬，交差点通過時間に対する負の報酬，対向車との衝突に対する負の報酬を与えた．さらに，Agentの視野に関する設定を変更して学習させ，視野の違いによる事故率をシミュレーションした．その結果，視野角の違いにより運転挙動および事故率が変化することを明らかにした． |
| 抄録(英) | In this study, we developed a driver model that reflects the characteristics of a driver using reinforcement learning to evaluate the risk when turning right at an intersection. In addition to operating the gas and brake pedals, the driver model was given the ability to change the direction of its field of view to detect oncoming cars, as actual drivers do. We conducted a simulation using this model to evaluate the effects on the collision probability owing to the difference in the field of view. Consequently, we obtained that the collision probability at an intersection changed with the field of view. |
| キーワード(和) | 強化学習 / 運転者モデル / 交差点 / 衝突リスク |
| キーワード(英) | Reinforcement Learning / Driver’s model / Intersection / Collision Risk |
| 資料番号 | ITS2021-69 |
| 発行日 | 2022-03-04 (ITS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS / IEE-ITS |
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| 開催期間 | 2022/3/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ITS情報処理，一般 |
| テーマ（英） | Information Processing for ITS, etc. |
| 委員長氏名（和） | 藤井 雅弘(宇都宮大) / 細野 裕行(日大) |
| 委員長氏名（英） | Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Hiroyuki Hosono(Nihon Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 大野 光平(明治大) / 橋本 尚久(産総研) |
| 副委員長氏名（英） | Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Naohisa Hashimoto(AIST) |
| 幹事氏名（和） | 橋浦 康一郎(秋田県立大) / 金 帝演(鶴岡工専) / 高橋 聡(名古屋電機工業) |
| 幹事氏名（英） | Kouichiro Hashiura(Akita Prefectural Univ.) / Kim Jeyeon(NIT, Tsuruoka College) / Satoshi Takahashi(Nagoya Electric Works) |
| 幹事補佐氏名（和） | 今尾 勝崇(三菱電機) / 佐保 賢志(富山県立大) / 自見 圭司(群馬大) / 滕 琳(日大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Keiji Jimi(Gunma Univ.) / Tou Lin(Nihon Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Meeting on Intelligent Transport Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習を用いた右折行動モデルの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling Right-Turn Driver Behaviour at the Intersection using Reingforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 運転者モデル / Driver’s model |
| キーワード(3)（和/英） | 交差点 / Intersection |
| キーワード(4)（和/英） | 衝突リスク / Collision Risk |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井関 愛一郎 / Aiichiro Iseki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福岡工業大学(略称：福岡工大) Fukuoka Institute of Technology(略称：FIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 上戸 智博 / Tomohiro Kamito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福岡工業大学(略称：福岡工大) Fukuoka Institute of Technology(略称：FIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 松木 裕二 / Yuji Matsuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福岡工業大学(略称：福岡工大) Fukuoka Institute of Technology(略称：FIT) |
| 発表年月日 | 2022-03-11 |
| 資料番号 | ITS2021-69 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | ITS-436 |
| ページ範囲 | pp.34-37(ITS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-03-04 (ITS) |