Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

研究は、3つのステップ、①運転未経験者を模擬したコンピュータAIエージェントモデルを用いた「運転学習モデルの構築」（1年目）、②ドライバミスの原因分析と定量化（2年目）、③運転学習モデルの熟成（3年目）で進める計画が、これまでの報告にあるように、第2ステップと第3ステップを逆転させ「運転学習モデルの熟成」を先行させて研究をおこなってきた。
まず、遅れていた②ドライバミスの原因分析と定量化であるが、昨年の報告にもある共同研究者の鈴木先生の別研究テーマ「簡易DSを用いたドライバの運転スキルの評価とメタ認知改善手法の提案」において香川県三豊市と共同で簡易DSを用いて高齢者対応の運転スキル実験実験を行ってきた。その実験データをもとにシミュレーションモデルの改良をおこない、ドライバミスの原因分析をおこなう手法を検討ししている。しかし、コロナの影響でテスト計画が遅れたことやモデルへの組み込みがうまくできておらず実績を上げるところまでに至っていない。
③運転学習モデルの熟成については、「機械学習を用いたドライバーモデルの開発および効率的な学習方法に関する研究」を行い、NNとGAを使ったドライバエージェントモデルを用いることにより、「ミス」を犯しながら成長していく運転学習モデルが提示できた。このモデルは、一度基本的な走行コースを学習すると、そのコースに似たような状況下（例えばそのコースの逆走や相似形のコースなど）においては，ある程度まで対応できることが確認できたが、全く違う走行コースでは著しく対応力が減退することも分かった。これらの成果は、日本機械学会第31回設計工学・システム部門講演会と機械学会中四国支部大会にて発表することができた。このように、ドライバーモデル用遺伝的アルゴリズムについては、モデルの熟成を図ることができた。

【研究分担者】
荒川雅生	香川大学	創造工学部	教授	(Kakenデータベース)
鈴木桂輔	香川大学	創造工学部	教授	(Kakenデータベース)