| 研究課題/領域番号 |
22K17887
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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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| キーワード | 自動運転システム / 基盤モデル / 深層学習 / Human-Robot Cooperation / E2Eモデル |
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| 研究実績の概要 |
自動運転実現・社会実装が期待される反面、未だに我が国では公道を走る自動運転車の利活用が進んでいないのが現状である。特に、既存の自動運転システムは、意図・行動理解・運転判断をルールベースで行っているため、人間が運転する車両・歩行者・自転車が周囲にいる環境での自動運転走行することが難しいのが現状である。この「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う。本研究課題では時間的連続情報を解析・理解する深層学習機構・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す。本研究課題の遂行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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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本研究ではハードウェア実装にも着手しており、得られた実験結果・知見をもとに既に国際会議で発表を行ったほか、国際ワークショップの招待講演を受けている。このため当初の予定以上に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はE2Eモデルによる自動運転システムの実現に取り組む。また自動運転システムには高い時間的反応性・高いシステム信頼性が求められるため、この両者に取り組む。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は研究が当初の予想以上に円滑に進んだため、資材・ハードウェア機材の購入費用を抑えることができたため、次年度での使用を計画している。次年度は特にハードウェアを用いた実証・実験を計画しており、この実証・実験での予算使用を予定している。
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