| 研究課題/領域番号 |
19H00763
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
鈴木 達也 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (50235967)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
44,330千円 (直接経費: 34,100千円、間接経費: 10,230千円)
2021年度: 11,830千円 (直接経費: 9,100千円、間接経費: 2,730千円)
2020年度: 14,430千円 (直接経費: 11,100千円、間接経費: 3,330千円)
2019年度: 18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本課題では、説明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、小型のパーソナルモビリティへの実装を想定してその有用性を検証した。特に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した知能を実現することが可能となった。さらには、他者モデルの中でも特に他者の判断モデルに焦点を当て、その判断エントロピーに注目することで他者がより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し、検証実験においてその有用性をを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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