[2M6-GS-10] AI応用：自動運転・時空間データの解析・予測

[2M6-GS-10-01] 大規模シミュレーションを用いた観測空間の共有による協調型自動運転車の実装と考察

〇松田 顕¹、大沢 英一² (1. 公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科、2. 公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科)

キーワード：協調型自動運転車、自動運転車、コネクテッドカー、交通流シミュレーション、マルチエージェント強化学習

本研究は協調型自動運転車(協調型CAV)に着目しており，協調型CAVを学習させるためのシミュレーターおよび環境を提案し，それらを用いて協調型CAVを実装することが目的である．協調型CAVの実用化にはいまだ多くの課題があり，大規模な実証実験などは行われていない．したがって，現時点で大規模なシミュレーションによって協調型CAVの実験を行うことには価値がある．本研究では協調型CAVの運転方策を強化学習によって学習させるためのシミュレーターおよび環境を提案した．シミュレーターには協調型CAVが通信可能かどうかを距離によって連鎖的に判定するプログラムを用いて，観測情報を共有させることで通信機能を実装した．このシミュレーターと環境を用いて，観測情報の共有によって協調型CAVが実装可能かを実験した．観測情報を共有する場合としない場合で学習を行い，獲得した報酬を比較した．結果は観測情報を共有しない方が多くの報酬を獲得しており，観測情報の共有のみで協調型CAVは実装できないことがわかった．結果の考察を通して，協調型CAVの実装へ向けて解決すべき課題を見つけることができた．