知的な交通システムに関する国際会議（ITSC2025）は，2025年11月18日〜21日にオーストラリア・ゴールドコーストで開催されます．
ITSCは，IEEE Intelligent Transportation Systems Society（ITSS）の中心的国際会議になります．

以下の発表を行います．

Continuous Inverse Reinforcement Learning with State-Wise Safety Constraints for Stable Driving Behavior Prediction

概要：
逆強化学習（IRL）は，熟練のドライバの運転データから、潜在的な報酬関数を学習し，人間の運転行動をモデル化するための有望な手法である．近年では，失敗したデモを取り入れることで学習の頑健性を高める研究も進んでいるが，多くの既存手法では安全制約を軌道（trajectory）単位でしか適用しておらず，例えば，ヒヤリハットといった局所的な安全性評価が求められる実世界の自動運転シナリオには不十分である．

本研究では，環境文脈に基づき各状態に対して安全ラベルを生成する手法と，状態単位の安全制約を導入する新しいIRLフレームワークを提案する．この識別器を主報酬最適化ループに統合することで，追加の計算コストを増やすことなく，各意思決定点での安全性を確保できる．

CARLAシミュレータを用いた複数の走行シナリオでの実験により，行動模倣性能と運転タスク達成性能の両面で提案手法の有効性を確認した．結果として，状態単位の安全制約を導入することが，静的な文脈環境下における運転行動予測の安定性と信頼性を大幅に向上させることを示し，より安全な自律走行意思決定への有望な方向性を示した．

発表情報（プログラム
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日時： 2025年11月21日（金）16:00–16:20

セッション名： S42c「自動運転システムの安全性およびリスク評価」

タイトル： 状態別安全制約を伴う連続逆強化学習による安定運転行動予測

著者： Minglu Zhao（東京工業大学），下坂正倫（東京工業大学）