スパース双線型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

双線形逆強化学習は天候や路幅の差異を考慮した運転モデリングを可能にしたが，説明変数の増加は過学習の原因となる．本稿では，特徴量設計が困難な逆強化学習において，不要な特徴量を削減し，学習を安定化させる，スパース双線形逆強化学習を提案する．熟練運転者の走行データを用いた実験により，本手法の有効性を示す.

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