Particle Swarm Optimizationをニューラルネットワークの重み決定に用いた強化学習による高速道路自動合流機構

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-9

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Reinforcement Learning using Particle Swarm Optimization Neural Network for Autonomous Driving Control at Merging Sections of Expressway

著者名: 中西 純平(鳥羽商船高等専門学校),ビレグサイハンニャムツェレン (鳥羽商船高等専門学校),白石 和章(鳥羽商船高等専門学校)

著者名(英語): Junpei Nakanishi(Toba National College of Maritime Technology),Nyamtseren Bilegsaikhan(Toba National College of Maritime Technology),Kazuaki Shiraishi(Toba National College of Maritime Technology)

キーワード: 強化学習|ニューラルネットワーク|PSO|高度道路交通システム|Reinforcement Learning|Neural Network|Particle Swarm Optimization : PSO|Intelligent Transport Systems : ITS

要約(日本語): 近年,道路空間を安全かつ円滑に利用することを目的とした走行支援道路システム（Advanced and cruise-assist Highway System : AHS）などの高度道路交通システム（Intelligent Transport System : ITS）の研究が進みつつある。本研究では,強化学習による「高速道路合流部における自動走行機構」を提案し,実現可能性を検証する。提案手法は「人間が行うような滑らかな走行を実現するため」連続状態空間を扱える強化学習手法を用いる。さらに評価関数や制御則の実現方法として,重み更新にParticle Swarm Optimization : PSOを用いたニューラルネットワークを用いることにより,高速道路合流部における合流時の安全性・円滑性向上を目指す。

PDFファイルサイズ: 3,574 Kバイト