| Project/Area Number |
22K17887
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
Aoki Shunsuke 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 助教 (20910475)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 自動運転 / 深層学習 / 強化学習 / IoTデータ基盤 / 高度交通システム / ロボティックス / 自動運転システム / 基盤モデル / Human-Robot Cooperation / E2Eモデル / 機械学習 / ロボット協調 |
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| Outline of Research at the Start |
既存の自動運転システムは、この意図・行動理解をルールベースで行っているため、人間が運転する車両や歩行者が周囲にいる環境での自動運転はほとんどできていないのが現状である。この問題を解決し、「人がいる空間での自動運転」を実現するために、本研究課題では、周囲の車両を運転する人間の意図・行動を「察する」AI自動運転システムの開発を行う。本研究課題では時間的連続情報を解析・理解する深層強化学習機構と人間の意図・行動クラスを設計に取り組むことで、安全かつ人間の直観に沿ったHuman-Robot Cooperation機構を設計・開発し、人間が運転する車両と自動運転車が安全に共存できる社会を実現する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to cope with “uncertainty brought by humans” and to realize “automated driving in human-occupied spaces,” this research project developed an AI automated driving system that “senses” the intentions and actions of humans driving surrounding vehicles. In this research project, we developed a deep learning mechanism and basic model, and worked on the design of human intention/behavior classes, aiming to realize a system in which the AI automatic driving system determines driving behavior. In addition, by using the IoT infrastructure system, a database and ML pipeline containing driving behaviors were constructed.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
「人間がもたらす不確実性」に対応し、「人間がいる空間での自動運転走行」を実現するために、本研究課題では、周囲の車両を運転する人間の意図・行動を「察する」AI自動運転システムの開発を行った。本研究課題では深層学習機構・基盤モデルを開発し、人間の意図・行動クラス設計に取り組むことで、AI自動運転システムが運転行動を決めるシステムの実現を目指した。またIoT基盤システムを用いることで、運転挙動を収めたデータベース・MLパイプラインを構築した。
本研究課題の遂行で人間の直観に沿ったHuman-Robot Cooperation機構を設計・開発することができ、国際論文誌に多数の研究発表を行うことができた。
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