| 研究課題/領域番号 |
15K00299
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2016-2018)
東京工業大学 (2015) |
|---|
研究代表者 |
山崎 啓介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60376936)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | ベイズ統計 / シミュレーション学習 / 学習理論 / 応用代数幾何学 / 潜在変数推定 / モデル選択 / セルオートマトン / 交通流 / 交通流解析 / 非対称マルチタスク学習 / ベイズクラスタリング / 確率セルオートマトン / クラスタリング / 渋滞学 / ドローン交通モデル / 交通流の数理 / クラスタ分析 |
|---|
| 研究成果の概要 |
運転行動のモデリング技術として渋滞や交通流の数理モデルであるセルオートマトンを用いる新たな手法を構築した。セルオートマトンの統計的表現を見出すことで定点観測カメラ映像など容易に収集できるデータから走行中の車両の運転行動を推定することが可能となった。さらにセルオートマトンの最適化に車載センサーデータを用いることで、異なる2種類の自動車関連データを融合したモデリング手法を提案した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
セルオートマトンは交通シミュレーションに用いられる代表的なモデルであるが、実際のデータを再現するためのモデル設定を行う体系的な方法は存在しなかった。本研究はセルオートマトンの統計モデルとしての性質を明らかにすることにより、統計的手法を用いて数学的な保証のあるモデル最適化を実現することが可能になった。またドライバの挙動をモデル化することは自動運転や運転補助システムでは必要不可欠な技術であるが、これを安価に収集可能な定点観測カメラ映像から行うことが可能になった。
|
