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| 講演名 | 2020-11-26 17:20 ［ポスター講演］車々間通信を用いた隣接車情報に基づく強化学習ベース自動運転制御の一検討 ○原田智広（都立大）・服部聖彦（東京工科大）  SeMI2020-34 |
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| 抄録 | （和） | 近年，AI技術やセンサ性能の向上に伴い自動運転の研究が盛んに行われている．現在市販されている車の運転支援システムの多くが，GPS等の位置推定システムと自車が持つセンサのみを用いて位置と環境の推定を行っている．しかしながら，より高度な自動運転を行う上で自車のセンサ情報だけで制御することは容易ではなく，路車間や車々間の通信を用いて近隣環境および近隣車の情報を能動的に取得し，それに基づいて制御することが望ましい．本研究では複数の距離センサと通信機を保持する自動運転車を想定し，自車の距離センサのセンシング領域内の他車との車々間通信によって取得した情報を用いて自動制御することを考える．具体的には機械学習の一つである強化学習を用い，未知の環境を複数の車が同時に走行する状況において，自動制御を行う場合のセンサの測定誤差が学習と評価にどのような影響があるかを検討した． |
| （英） | In recent years, with improvements in AI technology and sensor performance, research on automated driving has become very active. Most of the driving assistance systems on the market use an absolute position estimation system (e.g., GPS) and their own sensors to estimate the location and environment. However, it is not easy to control a vehicle by using only its own sensor information, and it is desirable to actively acquire information about the environment and vehicles in the vicinity by using inter-vehicle communication. In this study, we assume automated vehicles with multiple distance sensors and communication devices, and consider automatic control using information obtained by inter-vehicle communication within the sensing range of the vehicle's own distance sensors. Specifically, we used reinforcement learning, which is a form of machine learning, to investigate how sensor measurement error affects learning and evaluation when automatic control is used in a situation where multiple vehicles are driving simultaneously in an unknown environment. | |
| キーワード | （和） | 車々間通信 / 自動運転 / 強化学習 / 距離センサ / / / / |
| （英） | Vehicle-to-vehicle communication / automatic driving / reinforcement learning / distance sensors / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 261, SeMI2020-34, pp. 75-75, 2020年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2020-34 | |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2020-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2020-11-26 - 2020-11-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2020-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 車々間通信を用いた隣接車情報に基づく強化学習ベース自動運転制御の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Reinforcement Learning-Based Automatic Driving Control Using Information of Neighboring Vehicles through Inter-vehicle Communication |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 車々間通信 / Vehicle-to-vehicle communication |
| キーワード(2)（和/英） | 自動運転 / automatic driving |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 距離センサ / distance sensors |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 智広 / Harada Tomohiro / ハラダ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 聖彦 / Kiyohiko Hattori / ハットリ キヨヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-26 17:20:00 |
| 発表時間 | 70分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.261 |
| ページ範囲 | p.75 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) |
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