知識選択型転移強化学習を用いたシニアカーの自律運転

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-6

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Autonomous Driving of Senior Car using Transfer Reinforcement Learning with Knowledge Selection

著者名: 河野 仁（東京工芸大学）,坂本 裕都（東京工芸大学）,温 文（東京大学）,藤井 浩光（千葉工業大学）,池 勇勳（北陸先端科学技術大学院大学）,鈴木 剛（東京電機大学）

著者名(英語): Hitoshi Kono (Tokyo Polytechnic University),Yuto Sakamoto (Tokyo Polytechnic University),Wen Wen (The University of Tokyo),Hiromitsu Fujii (Chiba Institute of Technology),Yonghoon Ji (Japan Advanced Institute of Science and Technology),Tsuyoshi Suzuki (Tokyo Denki University)

キーワード: 転移強化学習|Sim-to-Real|知識選択|シニアカー|自動運転|Transfer reinforcement learning|Sim-to-Real|Knowledge selection|Senior car|Autonomous driving

要約(日本語): 近年，高齢化社会の到来による自動車運転免許返納などの理由から次世代の移動手段が期待されている．従来から運転免許の不要なシニアカーが開発されており普及が始まっているが，高齢者の運動機能や認知機能の低下により交通事故が発生している．本発表では，シニアカーにLiDARを搭載し，計測したデータから走行経路の強化学習を仮想的に物理演算シミュレータで実行し，学習結果を実際のシニアカーに転移して自律走行を実現するシステムを紹介する．さらに，走行中の経路上に歩行者などの物体が出現した時，歩行者回避しながら走行する知識を自動で選択し環境に適応的な自律走行の実験を実施したので結果を報告する．