Reinforcement Learning Meets Challenge for Human Intelligent Mobility
Reinforcement Learning Meets Challenge for Human Intelligent Mobility
复制标题
强化学习迎接人类智能移动的挑战
DOI：
10.11499/sicejl.57.478
复制
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
野村 俊太
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
荒井 幸代;石川 翔太;野村 俊太
自動運転の目標を考える時, SAE (Society of Automotive Engineers) が設定した自動運転のレベル 4 などの技術目標が思い浮ぶが, われわれが実現したい社会的目標も併せて考えていく必要がある. そこで, 本稿では, 社会的目標として掲げられている環境負荷軽減 (zero emission) や人的事故減少 (zero fatality) につながる交通流最適化に着目し, 最近の自動運転化技術とその課題を整理する. 具体的には, 深層学習の実績とともに再注目されている強化学習の課題を挙げ, 課題解決のための見まね学習や生成モデル (GAN: Generative Adversarial Networks) についてもふれる.以下, 2 章で本稿を読み進めるのに必要な用語や概念を整理し, 3 章では学習なしの方法とその限界を述べ, 4 章では強化学習の導入と課題を挙げる. 5 章では課題解決に向けた新たな技術を紹介し, 6 章にて今後の展望を述べる.