マルチスケール性と安全性を指向する逆強化学習ベース運転行動モデリング

• 研究課題/領域番号: 24K03015
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 下坂 正倫 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40431796)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円); 2026年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2025年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円); 2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
• キーワード: 逆強化学習 / 模倣学習 / 運転行動モデリング

研究開始時の研究の概要

交通事故撲滅に向け先進運転支援システム(Advanced Driver Assistance Systems: ADAS) の技
術開発が近年盛んに行われている．本研究では，制御工学・人工知能の融合と呼べる逆強化学習を昇華し，マルチスケール性・安全性を指向する運転行動モデリングの方法論の構築を目指す．具体的には，1）効率的な分節化および探索ベースの行動予測技術（マルチスケール性），2）事故やヒヤリハット等の負の事案を反面教師として用いることで，安全な熟練ドライバの運転規範を獲得する枠組を開発する．