| Project/Area Number |
19H00763
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 拓真 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30745964)
奥田 裕之 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (90456690)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥44,330,000 (Direct Cost: ¥34,100,000、Indirect Cost: ¥10,230,000)
Fiscal Year 2021: ¥11,830,000 (Direct Cost: ¥9,100,000、Indirect Cost: ¥2,730,000)
Fiscal Year 2020: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000)
Fiscal Year 2019: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
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| Keywords | モデル予測型知能 / パーソナルモビリティ / インタラクション / 他者モデル / 自動運転 / モデル予測制御 / 行動モデル / 知能化 / 他者への配慮 / 機械学習 / 変数選択 / 判断エントロピー / 運転行動モデル / マルチプレーヤー型シミュレータ |
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| Outline of Research at the Start |
本応募課題では、説明可能、かつデータによりアップデート可能な他者モデルとそれに基づく予測、さらには予測に基づいた制約付き最適化ベースの行動決定手法を統合した知能をモデル予測型知能と呼び、自動車運転を対象としてその有用性を検証する。モデル予測型知能の中に、自己との因果関係を明記した周辺他者の行動モデルを持つことで周辺他者とのインタラクションを考慮することが可能となる。特に他者の判断モデルに焦点を当て、他者が判断しやすい状況を作り出すよう自己の行動を決定する制御手法を創出する。本応募課題は、深層学習型AIとも知識型AIとも異なる第三極のAIの枠組み構築を目指すものと言える。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this project, a model predictive intelligence was developed, which exploits the model of others, behavior prediction based on others' model and real-time optimization. The proposed control architecture was implemented on a small personal mobility. The others' model embedded in the proposed architecture played an important role to realize an interactive intelligence between the vehicle and others. In this project, a model of decision making was particularly focused on and a new cost function of decision entropy of others has been defined. Since the decision entropy is a measure of the uncertainty of the decision of others, a natural human-like interaction between vehicle and others has been achieved by minimizing the decision entropy of others. The usefulness of the proposed architecture has been demonstrated by implementing on a real personal mobility which has interaction with pedestrians.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、知能化機械に求められる高次の知能として、他者とのスムーズなインタラクションを行う知能の実現を目指した。そのため、他者モデルを明示的に組み込んだモデル予測型のアーキテクチャを提案し、他者の判断のエントロピーをできるだけ小さくするという制御スキームを提案した。この考え方はいわゆる「説明可能なAI」の一翼を担う考え方となる。提案した手法を小型のパーソナルモビリティに実装し、歩行者とのインタラクションを伴う検証実験によりその有用性を検証した。この成果はパーソナルモビリティにとどまらず、今後は一般道でのレベル４を目指す自動運転の制御アーキテクチャの基本的な考え方になると期待される。
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