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2021 年度 研究成果報告書

AIによりシステム最適挙動を学習する自動走行車両の交通流と運転挙動への影響分析

研究課題

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研究課題/領域番号 19K04660
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分22050:土木計画学および交通工学関連
研究機関名城大学

研究代表者

松本 幸正  名城大学, 理工学部, 教授 (30239123)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード自動運転 / 深層学習 / AI / マルチエージェント / シミュレーション / ドライビングシミュレータ / 信号制御 / 走行挙動
研究成果の概要

信号交差点を円滑に通過するように学習させた自動走行車両は,その混在率が上がるほど交通流の円滑化に寄与できることを明らかにした.また,自動走行車両と信号制御を協調させることにより,その効果は増大することもわかった.自動走行車両の混在は周りを走る一般のドライバーの運転挙動にも影響を及ぼし,特に,安全性重視の自動走行の場合には,運転挙動の滑らかさにつながる可能性があることが示唆された.本研究の成果から,自動走行車両が一般車両に混在することによってエリア全体の交通状況の改善につなげられる可能性も示された.

自由記述の分野

交通工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

情報通信技術や観測技術の進展に伴い,リアルタイムで交通ビッグデータが入手可能になりつつあり,これらの情報を活用した交通運用策が期待されている.本研究で得られた成果からは,交通観測データによって個々の自動走行車両の円滑化や最短経路の予測が可能であることが示された.近い将来に予想される自動走行車両が走行する環境において,本研究の成果に基づいた走行制御を行うことによって,交通混雑の緩和につなげられる.エネルギー消費を減少させ二酸化炭素排出量も削減可能になる.また,自動走行車両が一般車両に混在する状態においても,交通状況の改善につなげられる可能性も示された.

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公開日: 2023-01-30  

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