2017 Fiscal Year Annual Research Report
レジリエントな都市交通機能を実現する「認知，インフラ，制度」の相互改善型設計
| Project/Area Number |
16H02907
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村木 美貴 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (00291352)
藤井 秀樹 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (00597809)
松香 敏彦 千葉大学, 大学院人文科学研究院, 教授 (30466693)
丸山 喜久 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (70397024)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 逆強化学習 / マルチエージェント強化学習 / 多目的強化学習 / マルチエージェントシミュレーション / 深層強化学習 / メカニズムデザイン |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では，都市のレジリエンス実現に向けて「人の動き」「交通」「制度」の視点から最適な避難計画と復旧計画の事前準備，および，発生後の適切かつ迅速なリアルタイム計画を生成する方法論を確立する．平成29年度の各研究実績概要は以下である．
１）人の軌跡から行動戦略を抽出する進化計算に基づく方法を論文として著した．平成29年度はこの方法の「戦略の途中変更ができない」問題に対して，避難行動の各時点で次の一歩を決定する場の報酬ランドスケープを推定する逆強化学習を導入した方法を実装した．この成果は平成30年夏に公表予定である．この過程で逆強化学習アルゴリズムとして適切な方法を複数検討し，解説論文としてまとめている（荒井）．
また，災害時には，避難に関する指示や誘導の理解が安全を確保するのに非常に重要となる発話・会話に関する発話者の意図および聞き手の暗黙的の理解・意思決定における適応性について検討した（松香）．
２）交通インフラの検討に不可欠な「広域に適用可能な自動車・歩行者の混合交通シミュレーションモデル」を提案した（藤井）．本モデルは災害時に留まらず，日本では一般的な混合交通状況における混雑を回避するための交通計画策定においても利用可能である．また，カープローブデータを活用した路面性状の不良区間抽出法を提案した（丸山），この手法は災害時の適応的な計画策定に貢献する．
３）制度側として，非常時における電力確保を目的とした蓄電池の整備，また，災害時に頑健な立地適正化計画として，居住誘導区域と鉄道機能の関係に着目した市街地形成に関しても報告している（村木）．また，丸山らによって提案されたスマートフォンアプリから得られた位置情報データから時間帯ごとの流動人口を推定する方法は，災害発生時刻に応じた被災者人口や帰宅困難者数の推定などの防災計画策定に利用可能である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
人の行動規範の推定法として進化計算や逆強化学習に基づく二つの方法を提案し原著論文および解説論文として報告している．さらに複数の軌跡データから一度に各人の行動規範を推定するアルゴリズムへの拡張を検討した「本木，荒井：協調行動の獲得に向けた逆強化学習の導入」，また，「人は複数の目的の下で意思決定する」という前提から，これまで単一目的の強化学習を多目的に拡張した「齋竹，竹木，荒井：期待報酬ベクトルの非線形スカラー化による多目的強化学習アルゴリズム」に著し，発表した会議では優秀論文賞を受賞した．
交通状況把握は，道路などハードウェア側問題の検出を「Y. Maruyama, S. Nagata: Evaluation of road surface irregularity using accelerations recorded by car navigation systems, Safety, Reliability, Risk」にて，また，人の動きを検出する方法として「一ノ瀬，丸山他：スマートフォンの位置情報による流動人口の時空間分布の推定」は低精度のスマートフォンアプリの位置情報データを統計的手法と連動させることによって高精度の推定を可能にし実用に向けた提案である．
制度の検討は，「藤井ら：拡張1次元歩行者モデルの構築と交差点における歩車混合交通シミュレーション」によって，広域シミュレータを構築し，災害時に必要な制度設計を可能にする準備を整えた．また，災害時に不可欠な電源確保の検討材料として「渡部，村木：都市機能維持に向けた蓄電地の面的整備に関する研究」を著し，帰宅難民緩和に対しては「大工原，村木：東京圏郊外部における持続可能な市街地形成に関する研究」において，立地適正化計画の居住誘導区域と鉄道機能の関係に着目した都市計画策定に重要な報告をしている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
最終年度を迎え，成果のまとめと発表の段階まで到達することができそうである．加えて本課題の実質的適用に向けた実証実験を計画している．
人の行動規範推定法を実証する実験計画としては，これまで計算機シミュレーションでその精度を確認してきたが，被験者数十名にそれぞれの行動を予め指示し，センサーを装着させて，そこでの言葉のやり取りも含めたその行動軌跡データを取得し解析する大規模な実験を千葉大学構内にて計画している．この実験で収集したデータは他機関，研究者にも公開できるようにデータクレンジングを施して，今後の研究インフラとして利用可能にもする予定である．
交通の検討は，被害の伝搬を予測する広域シミュレータやGPSデータの利用法の確立によって事前予測とリアルタイム予測の両者が可能になったため，実データを用いたその精度の評価と洗練化を進める．また，これらの方法を用いたシミュレーションによる予測に基づいて都市計画の整備，あり方を検討するため，GIS等を駆使し，現状を踏まえた即利用可能なレベルの解析を実施する．
以上の「人，交通，法制度のインフラ」の各成果を統合し，首都圏を対象としたシミュレーションを実施し，妥当性を評価する．
さらに，今後予測される自動運転化を踏まえた検討について，ACC（Adaptive Cruise Control）や，この発展形であるCACC（Cooperative Adaptive Cruise Control）の導入によって，通常時の交通流の円滑化を検討してきたが，災害が，これらの車々間通信に与える悪影響も洗い出し，想定外の二次災害を回避するための法制度も，近年開発されている人工知能技術を含む数々の最新技術の導入に先駆けて整備する方法論まで検討する基盤をつくるところまでを平成30年度の目標とする．
|
