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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-13 14:55 歩行者を加味した深層強化学習による信号制御手法の提案 ○村田顕祐・清 雄一・田原康之・大須賀昭彦（電通大）  AI2021-9 |
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| 抄録 | （和） | 交通制御の問題を取り扱う上で, 信号に強化学習を用いることによって信号の変化パターンやタイミングを学習させていく研究がなされている. それらにおいては車両の遅延時間を改善していくことを主軸においている場合が多く, 歩行者を含めた交通状況を想定している場合は少ない. そこで, 本研究では歩行者の交通量が大きく変化する環境において, 車両, 歩行者それぞれの交通遅延を減少させるための交通制御を行うことを目的としている．強化学習手法の１つである DQN によって信号を学習させていき, 車両に対して交通変化量の大きい歩行者の交通状況に応じた制御を取り扱っていく. その上で、過去の信号情報を状態に取り入れ、学習及び制御を行う信号機においても実験を行い、制御の可否を検証していく. 検証の結果, 過去情報を取り入れた信号機は車両、歩行者双方の待機時間の減少をすることを確認することができた. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 機械学習 / 深層強化学習 / 信号制御 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 298, AI2021-9, pp. 46-51, 2021年12月. | |
| 資料番号 | AI2021-9 | |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) | |
| 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 | AI2021-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2021-12-13 - 2021-12-13 |
| 開催地（和） | エイムアテイン博多駅前 |
| 開催地（英） | Aimattain Hakata station |
| テーマ（和） | 「Web/IoTインテリジェンス」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2021-12-AI |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 歩行者を加味した深層強化学習による信号制御手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 深層強化学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | 信号制御 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 村田 顕祐 / / ムラタ アキマサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清 雄一 / / セイ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田原 康之 / / タハラ ヤスユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大須賀 昭彦 / / オオスガ アキヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-13 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2021-9 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.298 |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) |
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