| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-03-02 |
| タイトル |
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タイトル |
深層強化学習による自動運転車両の円滑な追い越しの実現 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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現在，北海道大学工学部 |
| 著者所属 |
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現在，北海道大学大学院情報科学院 |
| 著者所属 |
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現在，北海道大学大学院情報科学院 |
| 著者所属 |
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現在，北海道大学大学院情報科学院 |
| 著者所属 |
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現在，KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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現在，KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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現在，KDDI総合研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with KDDI Research Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with KDDI Research Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with KDDI Research Inc. |
| 著者名 |
西, 佑希
横山, 想一郎
山下, 倫央
川村, 秀憲
蕨野, 貴之
大岸, 智彦
田中, 英明
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では，追い越し場面での渋滞を緩和して，交通流量を増加させるための車両同士の協調行動を獲得するために，ソフトウェアシミュレーション上で深層強化学習を行い走行実験を行う．追い越し車の追い越し行動の獲得のために，動的パスプランニング手法である Frenet Optimal Trajectory を使用し，追い越しを実現した．対向車を強化学習対象として追い越し車を譲る行動を学習させることで，追い越し車とのインタラクションを実現した．ルールベースでの走行と深層強化学習後の走行とで，車両全体の走行距離を測定・比較し，交通流量の増加を確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2021-ICS-201,
号 4,
p. 1-8,
発行日 2021-03-02
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS21201004.pdf (1.3 MB)
