2026年6月28日-7月1日に，ロボティクス・メカトロニクス講演会 2026 (ROBOMECH 2026) が，福岡国際会議場にて開催されます．我々は本講演会にて，以下のポスター発表を行います．

自然言語で記述された運転文脈を活用する逆強化学習ベース運転行動予測

自動運転技術のさらなる普及において，歩行者や対向車が混在する複雑な生活道路での運転行動予測には，天候や周囲の状況など多様な「外的要因（文脈）」を考慮することが不可欠です．

しかし，従来の逆強化学習（IRL）などの手法では，「天候」や「時間帯」などの要因を離散的にしか表現できず，実環境に存在する多様で連続的な文脈を十分に反映できませんでした．

本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて走行中の外的状況を記述した自然言語テキストから文脈の埋め込み表現を抽出し，これをIRLの特徴量として統合し，多様な状況を考慮可能とする手法を提案します．

実際の生活道路で取得された走行データを用いた交差検証により，従来の離散的な表現を用いた手法（Nishi et al. ICRA2020）と比較して提案手法が運転行動の予測精度を向上させることを確認し，外的要因をテキスト形式で記述することの有用性を明らかにしました．

発表情報 (詳細プログラム)
———
2026年7月1日(水) 16:00-17:30 ポスターセッション 2P2-U03: 進化・学習とロボティクス (2/2)

自然言語で記述された運転文脈を活用する逆強化学習ベース運転行動予測
近藤 一冴, 下坂 正倫