大規模マルチエージェント交通シミュレーションのための運転者のモデル化手法の提案

抄録

交通問題は，多数の運転者の振る舞いの集積により，多様な状況が生み だされる複雑な問題である．この問題に対して，個々の運転者を，エー ジェントとして独立した意思決定主体として定義し，エージェント間の 相互作用によって交通状況を再現できるマルチエージェントシステムの 適用が有望である．既存のマルチエージェント交通シミュレーションの 多くはマクロ的な視点によるアプローチであり，ここでの各運転者のモ デルは，統計量などに基づいた均質なモデルが仮定される事が多い．既 存のアプローチでは，交通ルールなどの社会的な制約が変化した場合の 個々の運転者の振る舞いの変化を分析することが困難であり，また運転 者の多様な運転特性は，交通現象の詳細な分析のために無視できない． 例えば，高齢の運転者が増加した状況で起こる交通現象を分析するには， 個々の運転操作のモデル化が必要である．筆者らは，統計量に基づくモ デル化ではなく，環境に対する振る舞いをモデル化するアプローチを採 り，本論文では，個々の運転者のモデル化手法を提案する．本手法は， 3Dドライビングシミュレータ上での仮想道路の走行を通して被験者の運 転操作ログを取得し，またインタビューにより，道路環境と運転操作の 因果関係を明らかにし，操作ルールを生成する．運転操作ログ，および 操作ルールをもとに仮説推論を行い，個々の運転者モデルを獲得する． 本論文では，若齢の運転者と高齢の運転者からデータを取得し，運転モ デルの構築を試みる．