@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209913,
 author = {西, 佑希 and 横山, 想一郎 and 山下, 倫央 and 川村, 秀憲 and 蕨野, 貴之 and 大岸, 智彦 and 田中, 英明},
 issue = {4},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2021}
}