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都市自動運転に向けた強化学習システムの開発

Development of Reinforcement Learning System for Urban Autonomous Driving

提供方法: 本サイト上にてダウンロード・閲覧可

形態: PDF

価格: 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880

文献番号: 20225163

文献・情報種別: 学術講演会予稿集（春）

No.36-22

掲載ページ: 1-6(Total 6 p)

発行年月: 2022年 5月

出版社: (公社)自動車技術会

言語: 日本語

イベント: 2022年春季大会

書誌事項

著者	1) 泉名克郎, 2) 謝薇棻, 3) 坂本伸, 4) 渡辺政彦
著者（英）	1) Katsuo Semmyo, 2) Wei-Fen Hsieh, 3) Shin Sakamoto, 4) Masahiko Watanabe
勤務先	1) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 2) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 3) NTTデータオートモビリジェンス研究所, 4) NTTデータオートモビリジェンス研究所
勤務先（英）	1) NTT DATA Automobiligence Research Center, 2) NTT DATA Automobiligence Research Center, 3) NTT DATA Automobiligence Research Center, 4) NTT DATA Automobiligence Research Center
抄録	我々は、機械学習を活用することで、簡易なプログラミングによってルール遵守を含めた運転行動ロジックの獲得を目指している。そこで、交通環境の状態表現を設計し、その実装による簡易交通シミュレータを開発した。そして、開発シミュレータを利用した強化学習システムを構築して、運転行動を獲得できることを確認するとともに、ドライビングシミュレータ上でその運転行動が有効であることを確認した。
抄録（英）	Ｗe aim to acquire driving logic which complies with the traffic rules by reinforcement learning. We developed a simulator as environment and designed a state expression of traffic environment for reinforcement learning. Finally, the driving logic has been acquired and confirmed be able to behave properly on the traffic simulator. 翻訳

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