[3Z2] AI応用-アルゴリズム開発・産業応用

[3Z2-04] Deep Q-Networkを用いた自動運転車のゆずりあいによる交通流の効率化

〇小川 一太郎¹、横山 想一郎¹、山下 倫央¹、川村 秀憲¹、酒徳 哲²、柳原 正²、大岸 智彦²、田中 英明² (1. 北海道大学、2. KDDI総合研究所)

キーワード：Deep Q-Network、マルチエージェント、自動運転車

近年、様々な研究機関や企業において、自律的な運用技術の開発が積極的に行われている。多くの実験が公道で行われ、自律走行車が安全に運転できるかどうかを確認します。しかし、車車間通信による自律運転についてはあまり研究されていない。 本論文では、Deep Q-Network（DQN）を用いて、自律走行車のゆずりあいを実施する。 相互譲歩の有効性を検証するため、ラジオコントロール（RC）カーの自律運転検証のための実験環境を開発する。 ラウンドアバウトの合流点で自律車のゆずりあいを行う。 DQNは、他者の位置やその他の状態に基づいて、ラウンドアバウトにおける速度を決定する。実験の結果、DQNを搭載した自律走行車がラウンドアバウトで交通流量の増加を実現できることが確認された。