[2J4-GS-10] AI応用：移動・交通

[2J4-GS-10-04] 市街地環境での緊急対応から復帰までを考慮した自動運転車制御

〇間庭 卓也¹、國枝 武史²、荒井 幸代² (1. 千葉大学大学院 融合理工学府 都市環境システムコース、2. 千葉大学大学院 融合理工学府 電気電子工学コース)

キーワード：自動運転、緊急対応、深層強化学習

市街地への自動運転導入において，平常時とは異なる緊急事態に対して，人命を最優先し制御が求められている．「緊急事態」の制御は，一般に，ドライバーが運転中に感じる恐れを定量化したTHW（Time Headway）やTTC (Time to Collision) によって発動されるが，いずれも，人，二輪車，他車が混在し，それぞれの安全を保証する適切な制御則の獲得は非常に難しく，従来の制御理論に基づく方法や，画像入力に基づく方法での制御には限界がある．さらに，緊急事態の回避に加えて，二次被害を低減する平常時への復帰までを考慮する必要がある．本研究では，TTCで定義した緊急事態に対して深層強化学習を導入し，障害物の回避制御と回避後の自車レーンへの復帰制御を状況に応じて動的に切り替える方法を提案する．提案手法により，交通事故の防止と安全性を維持しつつ，目的地への到達制度が向上したことを，市街地を想定したシミュレーション環境を用いた実験によって検証した．