| 研究課題/領域番号 |
19H02377
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
藤井 秀樹 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00597809)
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| 研究分担者 |
吉村 忍 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90201053)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / MaaS / ライドシェア |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的を達成するための要件として重要なのは「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」，「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」，および，それらの基盤となる「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」である．2021年度は以下の研究を進め，それぞれ成果を得た．
「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」においては，昨年度に提案した微視的な車両挙動を制御するための強化学習のアルゴリズムを改良し，渋滞発生および二酸化炭素排出の抑制効果を向上させた．成果を国内の複数のシンポジウムにて報告した．また，制御に必要な交通状況を予測するための深層学習アルゴリズムも提案し，成果は英文論文誌に掲載された．
「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」においては，利用者の出発地と目的地をクラスタリングすることで効率よくライドシェア車両の経路を生成する手法を提案した．成果は論文誌に投稿準備中である．
「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」においては，昨年度に提案したミクロスコピックモデル・マクロスコピックモデルのハイブリッド化について，実際の高速道路のデータを検証を実施し，成果は和文論文誌に掲載された．またミクロ-マクロ領域の接続の安定性に関する研究の成果が英文論文誌に掲載された。さらに，研究期間全体を通じた交通流シミュレーションの改良に関する解説記事が英文書籍の一部として出版予定である．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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