渋滞予測に基づいた経路選択による自動運転車の群制御

カテゴリ：部門大会

論文No：MC7-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Group Control of Autonomous Vehicles by Selecting Routes Based on Traffic Congestion Forecasts

著者名：村上 遥翔（富山県立大学）,榊原 一紀（富山県立大学）,髙野 諒（富山県立大学）,松山 裕典（富山県立大学）,松本 卓也（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）

著者名(英語)： Haruto Murakami (Toyama Prefectural University),Kazutoshi Sakakibara (Toyama Prefectural University),Ryo Takano (Toyama Prefectural University),Hironori J. Matsuyama (Toyama Prefectural University),Takuya Matsumoto (Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura (Toyama Prefectural University)

キーワード：自動運転,機械学習,全体最適化,モデル予測制御,Autonomous Driving,Machine Learning,Global Optimization,Model Predictive Control

要約(日本語)：近年の自動運転技術の進展に伴い，都市全域で集中管理された自動運転車群によるスマートシティの実現が期待されている．本研究では，多数の自動運転車が共存する環境下において渋滞やデッドロックを回避しつつ，効率的に利用客を送迎するための経路計画手法とそのリアルタイム適用方法を提案する．渋滞やデッドロックの対策として，ゲーム理論およびWardropの交通分配原理均衡に基づく経路選択により，単純な最短経路探索よりも広く道路ネットワークを分散的に利用させる．また，提案手法で得られる渋滞予測情報を教師データとした機械学習器により，リアルタイム環境下で新規利用客の発生に応じて迅速に渋滞箇所を予測する実用的な制御器を構築する．

本誌掲載ページ：1260-1266p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：723Kバイト