特徴量探索とパラメータ最適化の交互実行によるコンパクトな運転行動推定モデル

本研究では,報酬関数の学習において勾配ブースティングと特徴量重みの最適化を合わせた前向き貪欲特徴量探索を適用することにより地理的要因と外的要因に依存する特徴量を適応的に学習可能な枠組みを提案する.都内近郊の生活道路において取得した熟練ドライバーの走行データを用いた実験により,提案手法が外的要因に起因する運転傾向の差異を捉えたモデルを学習可能であることを示す.

第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会