• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

自動運転のパーソナライゼーションによる乗員の快適性向上

Research Project

Project/Area Number 18J13910
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Research Field Intelligent robotics
Research InstitutionChiba University

Principal Investigator

石川 翔太  千葉大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2018-04-25 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Keywords自動運転 / 強化学習 / 逆強化学習
Outline of Annual Research Achievements

平成30年度は逆強化学習や自動運転に関する研究の調査,実験環境の整備,逆強化学習に用いる特徴量を抽出法の提案,および逆強化学習の比較や検討をおこなった.
研究の調査では,主に国際会議の参加や調査論文の投稿をおこなった.ストックホルムでおこなわれたIJCAI-ECAI 2018のワークショップATT2018において論文の発表をおこない,研究に関する議論を交わした.このワークショップは,メジャーな国際会議であるIJCAIに併設されていることから,非常にレベルの高い研究者が集まっていると考えられる.実際にここでの議論から様々な着想を得ることができた.また,世界各国から集まった研究の調査もでき,調査論文として内容をまとめて投稿した.
学会に発表した論文では,自動運転車の強化学習に必要な特徴量を抽出するアルゴリズムを提案した.最近の自動運転技術では,数多くの観測すべき対象物を含む環境入力に対して適切な行動出力が学習できる深層強化学習が注目されている.しかし,入出力関係がブラックボックスとなる深層強化学習を適用することは難しい.そこで提案法では,深層強化学習後のネットワークを解析することにより,学習後の自動運転方策に必要となる特徴量を抽出する.基本的なアイデアは,入力に対する出力の勾配を求めることである.勾配の値が大きいほど,出力に与える影響も大きくなると考えられるため,勾配が大きくなる特徴量が重要となる.計算機実験では,自動運転タスクのベンチマーク問題であるTORCSを用いて,提案手法の有効性を確かめた.
平成30年度の後半では,LogRegIRLやNNP-FIRLなどの逆強化学習アルゴリズムを比較し,検討していた.今後はこの検討結果をもとに研究を続ける.

Research Progress Status

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Report

(1 results)
  • 2018 Annual Research Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2019 2018

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Learning Cooperative Policy among Self-Driving Vehicles for Reducing Traffic Jams2019

    • Author(s)
      Ishikawa Shota、Arai Sachiyo
    • Journal Title

      Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence

      Volume: 34 Issue: 1 Pages: D-I55_1-9

    • DOI

      10.1527/tjsai.D-I55

    • NAID

      130007543133

    • ISSN
      1346-0714, 1346-8030
    • Year and Date
      2019-01-01
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Reinforcement Learning Meets Challenge for Human Intelligent Mobility2018

    • Author(s)
      荒井 幸代、石川 翔太、野村 俊太
    • Journal Title

      Journal of The Society of Instrument and Control Engineers

      Volume: 57 Issue: 7 Pages: 478-483

    • DOI

      10.11499/sicejl.57.478

    • NAID

      130007399751

    • ISSN
      0453-4662, 1883-8170
    • Year and Date
      2018-07-10
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 市街地の自動運転における環境情報のフィルタリング2018

    • Author(s)
      北村 清也, 石川 翔太, 荒井 幸代
    • Organizer
      2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Learning Cooperative Policy among Self-Driving Vehicles for Relieving Traffic Jams2018

    • Author(s)
      Shota Ishikawa, Sachiyo Arai
    • Organizer
      he 10th International Workshop on Agents in traffic and transportation
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-05-01   Modified: 2024-03-26  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi