複数車両の情報を考慮する深層強化学習を用いたデッドロック問題の解決
Solving the Deadlock Problem with Deep Reinforcement Learning to Consider Information from Multiple Vehicles
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20216134
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.110-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
| 著者 | 1) 五藤 強志, 2) 山下 隆義, 3) 藤吉 弘亘, 4) 平川 翼 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Tsuyoshi Goto, 2) Takayoshi Yamashita, 3) Hironobu Fujiyoshi, 4) Tsubasa Hirakawa |
| 勤務先 | 1) 中部大学, 2) 中部大学, 3) 中部大学, 4) 中部大学 |
| 勤務先（英） | 1) Chubu University, 2) Chubu University, 3) Chubu University, 4) Chubu University |
| 抄録 | 自動運転において，デッドロック問題により，衝突が起きてしまうようなケースが発生する．そのため，問題を解決する機構が必要不可欠である．本研究では，複数車両の情報を考慮しつつ学習を行うマルチエージェント強化学習により問題を解決する．実際にデッドロック問題が発生した事故場面を再現し，提案手法の効果を示す． |
| 抄録（英） | In automatic driving, collisions may happen with each other because of deadlock problem. Therefore, a mechanism to solve the problem is essential. In this paper, we solve the deadlock problem by deep reinforcement learning to consider information from multiple vehicles. In experiment, we build the environment that happens the deadlock problem and demonstrate the effectiveness of the proposed method. 翻訳 |
