2輪車両モデルに対して強化学習を利用した車線変更動作の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-6

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Consideration of Path Trajectory via Lane-Changing Action of Two-wheel Vehicle Model Using Reinforcement Learning.

著者名: 青木 駿（東京電機大学）,日高 浩一（東京電機大学）

著者名(英語): Takashi Aoki (Tokyo Denki University),Kouichi Hidaka (Tokyo Denki University)

キーワード: 強化学習|モデル予測制御|参照軌道参照軌道

要約(日本語): <p class="MsoNormal" style="margin: 0mm; font-size: 10.5pt; font-family: 游明朝, serif; -webkit-text-size-adjust: auto;" align="left">モデル予測制御では, 制御対象のモデルと制御入力を決定する評価関数および目標値までの移動軌跡の参照軌道設計が重要となる。しかし, 従来の研究では, これらの設計方法は確立されていない。本発表では強化学習を利用した参照軌道の一設計法を検討する。制御対象を自動車のステアリングとし, 強化学習を利用して車線変更動作を行い, 目標誤差と横方向加速度から最適な運転動作を検討する。また報酬関数を設計し, 報酬値の結果から軌跡の変化も検討する。使用する報酬値は「0/1」を利用し, 横方向加速度により発生する横力Ｆが-1[G]≦Ｆ≦1[G]のとき報酬値を1とする。設計した軌跡を参照軌道とし, 車線変更時に生じる横方向の加速度により性能評価結果を示す。</p>

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