| 講演名 | 2002/7/18 ドライバの行動決定モデルに基づく交通流シミュレーション 佐川 大介, 佐川 雄二, 杉江 昇, |
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| 抄録(和) | 高速道路における情報提供システムは,現在の渋滞問題に対して効果的なドライバへの経路誘導の方法として注目されている.しかし,これらの情報提供による経路誘導の効果を実際のデータ,特にドライバの挙動についてのデータから求めることは,困難であり,仮想的に評価するシステムが必要となってくる.そこで,経路誘導方法を実際の道路へ導入する前に,コンピュータシミュレーションを用いることにより,仮想的に効果を評価する必要があると考える.これにより,シミュレーション上でのドライバの行動を模したドライバモデルが必要になる.本研究では,道路情報提供がドライバに与える効果を,仮想的にシミュレーションするために用いるドライバモデルを,行動モデルと経路学習モデルとに大きく分けて考える.行動モデルでは,ドライバの視覚情報に着目する.経路学習モデルでは,人工知能の分野で用いられている強化学習により複数の経路の中から1つの経路を選択するシミュレーションを構築した.この2つのモデルを統合することによる,ドライバモデルの提案を行う. |
| 抄録(英) | An information offering system in a highway attracts attention as an effective method of course instruction to driver for a current traffic jam problem. However, when the effect of the course instruction by the information offering is evaluated from actual data such as driver's behavior, it is difficult to acquire the behavior data of an actual driver. Therefore, a system which virtually evaluates the effect is needed. Then, the computer simulation is used before any method of inducing the route is introduced into an actual road. In order to evaluate the effect virtually, the driver model to imitate the behavior of the driver on the simulation is needed .In the article, we propose a driver model for the evaluation of the effect of the information given to a driver. In this article, we simulated the effect of the road information on virtual drivers. The driver model is roughly divided into the action model and the course learning model. We focus on driver's visual information, as the action model. We focus on Reinforcement Learning as the course learning model. We constructed a simulation in which the drivers selected one route from among two or more routes. We intend to integrate the driver model by integrating these two models. |
| キーワード(和) | 交通渋滞 / ドライバモデル / 強化学習 / 経路学習 / シミュレーション、 |
| キーワード(英) | Traffic Jam / Driver Model / Reinforcement Learning / Course Learning / Simulation |
| 資料番号 | ITS2002-15 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS |
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| 開催期間 | 2002/7/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Intelligent Transport Systems Technology (ITS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドライバの行動決定モデルに基づく交通流シミュレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Traffic flow Simulation Based on Driver's Model of Decision Making |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 交通渋滞 / Traffic Jam |
| キーワード(2)（和/英） | ドライバモデル / Driver Model |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 経路学習 / Course Learning |
| キーワード(5)（和/英） | シミュレーション、 / Simulation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐川 大介 / Daisuke SAGAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名城大学大学院理工学研究科電気電子工学専攻 Department of Electrical and Electronic Engineering , Graduate School of Science and Technology, Meijo University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐川 雄二 / Yuji SAGAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名城大学理工学部情報科学科 Department of Information Sciences, Faculity of Science and Technology, Meijo University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 杉江 昇 / Noboru SUGIE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名城大学理工学部情報科学科 Department of Information Sciences, Faculity of Science and Technology, Meijo University |
| 発表年月日 | 2002/7/18 |
| 資料番号 | ITS2002-15 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 233 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |