因果の分かる機械学習による協調制御

萩原 一郎; ディアゴ ルイス; 安部 博枝

doi:10.11487/oukan.2020.0_C-3-1

第11回横幹連合コンファレンス

セッションID: C-3

DOI https://doi.org/10.11487/oukan.2020.0_C-3-1

会議情報

主催: 横断型基幹科学技術研究団体連合

会議名: 第11回横幹連合コンファレンス

回次: 11

開催地: 統計数理研究所（東京都立川市）

開催日: 2020/10/08 - 2020/10/09

C 3 自動運転など自動車産業における数理科学：文部科学省「数学アドバンストイノベーションプラットフォーム」

因果の分かる機械学習による協調制御

*萩原一郎, ディアゴルイス, 安部博枝

著者情報

キーワード: Self-auto driving level 3, Real time machine learning, Real time optimum control theory

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抄録

Especially in the case of auto-driving level 3, causable machine learning has an important role. If the auto-driving car has the ability for risk prediction and danger avoidance based on causable machine Learning , it is very useful to support for elderly driver support. To realize this support .it will also be discussed how to get the car accident mathematical model from driving record.

責任著者(Corresponding author)

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