2020年10月21~23日に自動車技術会秋季大会がオンラインにて開催されます．
当学会にて10月23日に以下の発表を行います．
スパース双線形逆強化学習による運転状況の多様性を考慮した運転行動モデリング
生活道路における運転行動モデリングが困難とされる所以の1つは，天候や時間帯，道路幅や一方通行か否かなどの運転状況の交互作用に応じて熟練運転者の危険回避運転行動の傾向が変容するという点です．
双線形逆強化学習は，運転状況の交互作用を要素因子ベクトルのクロネッカー積で表現し，報酬関数モデルに組み込むことにより状況別の運転行動モデリングを可能にします．一方で，従来の線形モデルと比較して，学習パラメタの数が増大してしまうという課題がありました．
そこで，本研究では特徴量次元削減エラスティックネット正則化に基づくデータ駆動かつ自動的な特徴量選択アルゴリズムを提案しました．実データを用いた性能評価実験により，提案手法が特徴量を50%削減しつつオリジナルの双線形モデルと同程度の予測性能を保持することを示しました．
発表情報
———-
2020/10/09 15:20 – 10:45
論文タイトル：スパース双線形逆強化学習による運転状況の多様性を考慮した運転行動モデリング
著者：平川 優伎(東京工業大学)，竹中 一仁(株式会社デンソー)，平野 大輔(株式会社デンソー)，細馬 慎平(東京工業大学)，下坂 正倫(東京工業大学)
———-