数理最適化と機械学習に基づく高効率な高密度自動運転車群制御システムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20054,TSI20001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成合同研究会

発行日: 2020/12/12

タイトル(英語): Mathematical programming and machine learning models for high efficient autonomous vehicle control systems

著者名: 榊原 一紀(富山県立大学),杉山 達也(神戸大学),山碕 達己(富山県立大学),中村 正樹(富山県立大学),稲元 勉(愛媛大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Kazutoshi Sakakibara(Toyama Prefectural University),Tatsuya Sugiyama(Kobe University),Tatsuki Yamazaki(Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura(Toyama Prefectural University),Tsutomu Inamoto(Ehime University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: 自動運転|数理計画|機械学習|autonomous vehicle|mathematical programming|machine learning

要約(日本語): 多数の自動運転車が相互に通信しながら，地域の人の移動を支える旅客輸送システムの実現を目指す．この目標の下で，コミュニティ全体の安全性および利便性を両立させるような群制御の基盤技術の確立を目的とする．そのために交通システム全体を数理計画モデルとして記述することにより，全体最適な車両の運用則を得る． さらに得られた運用則を教師とする機械学習器を開発し，他車両の動きを前提とした車両毎の運用則を実現する．

要約(英語): Our study considers a fleet of autonomous vehicles to serve movement of residents. In order to realize safe and efficient services, not only control systems for individual vehicles but also those for a group of vehicles are essential. In this paper, we propose a simulation model for the service which transfers passengers by a fleet of autonomous vehicles. It can incorporate various techniques and evaluate their performance under realistic situations._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,092 Kバイト