The 35th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2024)が，6月2日〜6月5日まで韓国済州島で開催されています．研究室から以下の発表を行います．

概要

近年の日本では，高齢者の関わる交通事故数が著しく増加しています．ヒューマンエラーによる交通事故の抑制に貢献する逆強化学習が注目されています．正例と負例の両方を学習に用いることにより，安全な運転行動を模倣し，危険な運転行動を防止できます．しかしながら，先行研究には正例と負例の間のデータコンフリクトが存在し，学習が不安定になる原因となっています．本研究は負例の時間的局所性に着目した制約条件を逆強化学習の最適化問題に導入しています．評価結果より，本研究は正例と負例間のコンフリクトを解消することにより，先行研究よりも学習の収束が早いことに加え，正例と負例の割合に対する報酬場のロバスト性が向上していることを示しています．

発表情報（プログラム）
June 4th (tue.) 1410-15:25 口頭発表セッション
June 5th (wed.) 10:20-12:10 ポスター発表セッション
Inverse Reinforcement Learning with Failed Demonstrations towards Stable Driving Behavior Modeling. Minglu Zhao and Masamichi Shimosaka.