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No.57-22

著者（英）	1) Irene Cara, 2) Mauro Comi, 3) Batrice Masini, 4) Beatrice Masini, 5) Ihsan Yalcinkaya, 6) Rutger Beekelaar
勤務先（英）	1) TNO, 2) TNO, 3) TNO, 4) TNO, 5) TNO, 6) TNO
抄録（英）	A fully autonomous vehicle must be able to drive in any condition and scenario. AI-based methods can increase the scalability of rule-based methods but they are not always as explainable and reliable as expert knowledge-based methods. The proposed approach investigates a novel method in the context of AI-based tactical decision making that combines Monte Carlo Tree Search, rules and an ontology-based Knowledge graph. The hybrid approach can increase scalability, trustworthiness and explainability of the framework. This decision making method is tested in two highway scenarios and one urban scenario in a simulation environment, proving the potential of the framework. 翻訳

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例）X（スペース）Y →「XかつY（を含む）」

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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