| 研究課題/領域番号 |
22K17887
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
青木 俊介 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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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
「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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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「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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