| 研究課題/領域番号 |
18K04052
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
佛圓 哲朗 香川大学, 大学院教学センター, 特命教授 (00803967)
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| 研究分担者 |
荒川 雅生 香川大学, 創造工学部, 教授 (20257207)
鈴木 桂輔 香川大学, 創造工学部, 教授 (80373067)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 自動運転技術 / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / ドライバーモデル / ドライビングシミュレータ / RBFネットワーク最適化 / B-spline曲線 / PSO / バーチャルリアリティ / 運転学習モデル / ヒューマンセンタードデザイン / ヒューマンインタフェース / 感性技術 |
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| 研究成果の概要 |
この研究は、より現実的な運転挙動を模擬できるドライバ・モデルの構築を目指し、未経験のドライバーを模倣したAIエージェントの「運転学習モデル」の構築と熟成をおこなった。
運転学習モデルの構築と熟成については、ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを使用したドライバーエージェントモデルを用いてモデルを構成した。さらに、共同研究者とともにドライバーのミスの原因分析と定量化を進め、その結果は新たに設立された「ヒト・モビリティ・ソサエティに関わるシミュレーション技術の高度化コンソーシアム」に反映されている。
本研究の成果：雑誌論文2件、学会発表５件（国際学会1件）図書1件
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、AIと自動運転技術の進化における重要な一歩となり、これらの分野における理解と進歩に貢献していく。
その社会的意義は、交通安全の向上はもちろんのこと、高齢者や障碍者の移動手段の改善、そして効率的な交通システムの実現を目指して新たな産業の創出と雇用が創出できる。学術的な意義は、「より現実的な運転挙動を模擬できるドライバ・モデルの構築」を目指し、AI学習モデル、特に運転シミュレーションの領域における新たな進歩を提供できた。未経験の運転者を模倣するモデルの構築とその熟成は、AI学習の全体的な理解とその可能性を拡大する重要な貢献である。
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