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[3K3-GS-10-03] 混合交通流での衝突回避操作におけるパレート最適方策の獲得法
キーワード：多目的強化学習、衝突回避、パレート最適方策
ヒューマンエラーによる事故の回避は自動運転の目的の一つであるが，現状では主として高速道路の直線走行や衝突回避など単純な状況への対応に留まっている．本来，自動運転への要請は歩行者や二輪車が混在する道路上での安全性と効率性を保証する運転である． 本論文は，通常の運転では衝突回避が難しい複数の移動障害物が同時に存在する状況での運転技術の獲得を目的とする．これらの状況は，運転環境のモデル構築が難しいため，数理モデルに基づいた運転制御は難しい．これに対して，事前の環境モデルの構築を必要としない強化学習を導入する．また，運転に際しては安全性に加えて，円滑な交通を妨げない適正な速度の維持を両立する必要があることから，衝突回避問題を安全性と速度に対する多目的逐次意思決定問題として定式化する必要がある． そこで本論文では，多目的強化学習を用いて安全性と速度に対するパレート最適な複数の運転方策を同時に学習する手法を提案する．利用者は，学習した運転方策から任意の方策を選択できる． 提案法の性能は，市街地のT字路を模した環境における計算機実験によって検証し，目的に応じた複数の運転方策の獲得を確認した．
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