確率モデルによる運転行動信号の生成

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混合ガウスモデル(GMM)に基づくドライバモデルから,運転者個人のペダル操作の特徴・癖を再現した運転行動を生成する実験を行った.運転者は周囲の環境,つまり車間距離や相対速度等を考慮してペダル操作を行うことから,自車速度,前方車両との車間距離,及びこれらの1次,2次の動的特徴量とペダル操作信号の関係を同時確率分布としてGMMで学習し,与えられた環境に対して,条体付き確率を最大化することで,ペダル操作信号を生成した.また,得られたペダル操作信号に対して車両ダイナミクスに基づいて加速度を計算することで,自車の動きを生成した.運転シミュレータを用いて異なる運転タイプの2名の高速道路における追従走行時の運転行動信号を収録し,それぞれの運転者に対してアクセル・ブレーキペダルのドライバモデル学習した.2名のドライバモデルからそれぞれペダル操作信号を生成した結果,それぞれの運転の特徴,特にアクセルペダルの踏込み量や,アクセルペダルを踏む継続時間等をよく再現したペダル操作信号が生成できることを確認した.但し,ブレーキペダルについては,高速道路走行を模擬したため,ペダル操作の頻度がアクセル操作に比べて低く,学習データが十分に得られなかったために,ドライバの癖を再現するまでにはいたらなかった.