IV2021にて，逐次MDPを用いた無信号交差点における運転行動モデリングについて発表します

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The 2021 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV21)が7/11-17にオンライン開催されます．

下坂研究室では以下の発表を行います．

運転行動モデリング（DBM）は，自動運転の分野で，車両がとるべき安全な運転行動を予測する技術として広く利用されています． ある統計によると，無信号交差点周辺において車両事故が頻発していることが示唆されており，無信号交差点における運転行動モデリングの研究が特に注目されています． しかしながら，既存の逆強化学習ベースの運転行動モデリングは，単一のマルコフ決定過程(single MDP)を用いるために，無信号交差点における滑らかな運転行動と適切な停止行動を両立させることが困難とされていました． そこで，本研究では無信号交差点における滑らかな運転行動と適切な停止行動の両立を実現可能な手法として，逐次的に分割されたマルコフ決定過程 (sequential MDPs)を提案します．提案手法は，無信号交差点周辺における運転行動を3つのタスクに分解し，各分割における運転行動に要する時間を動的計画法を用いてモデル化します．実データを用いた性能比較実験の結果，提案手法は無信号交差点において，滑らかな運転行動と適切な停止行動を両立したモデリングが可能であることを示しています．

-発表情報-
On-demand pre-recorded video available during July 11 09:00 – July 17 23:00 (JST)

Shaoyu Yang*, Hiroshi Yoshitake**, Motoki Shino**, Masamichi Shimosaka*:
Smooth and Stopping Interval Aware Driving Behavior Prediction at Un-signalized Intersection with Inverse Reinforcement Learning on Sequential MDPs
(*Tokyo Institute of Technology, **The University of Tokyo)