Design of Mobility Intelligence for Small Mobility in Shared Space

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本研究では、学術的問いとして定めた合意形成型の移動知能のためのアーキテクチャを、認知科学的知見を制御工学的方法論へと還元する視座から新たに創出し、それを支える卓越した要素技術群を開発することをめざしている。2022年度は以下の項目に取り組んだ。(a)歩行者の（判断）モデルの構築とオンライン学習（鈴木）：　判断モデル、すなわち離散状態に確率測度を埋め込むことによって、判断のあいまいさを定量的に表現するモデルへと拡張する。さらには、ハイブリッド動的システムモデルのオンライン同定手法を新たに考案する。(b)判断エントロピー最小化による移動知能アーキテクチャの創出（鈴木・三輪）：「他者が持つ判断のあいまいさ（エントロピー）」を最小化するよう自己の行動を決定することこそが配慮（利他的行動）であり、他者との迅速な合意形成につながる、との認知科学的着想のもと、評価関数に判断のエントロピーを組み込んだモデル予測制御を構築する。(c)歩行者の高精度な属性検出と気づきの推定（出口）：画像認識に基づく詳細な歩行者属性検出とそれを活用した周辺歩行者の気づきの推定を行う。(d)認知科学的仮説構築とメンタルモデルによる検証（三輪）：利他的行動と利己的行動の融合という認知科学的にも挑戦的な視座から合意形成に対する判断エントロピー最小化を拡張した新たな仮説構築を試みる。仮説構築のため、マルチプレーヤー型の歩車共存空間シミュレータを開発して、歩行者と移動体が共存する典型的な交通環境を仮想的に再現し、行動データを取得する。さらには、認知科学における人間のメンタルモデル（対象についての脳内モデル）測定の概念を具現化して、判断エントロピー最小化に基づく合意形成型移動知能の「歩行者にとっての受容性」を定量的に評価する。上記の各項目に対し、おおむね所定の成果を得た。