教師あり学習に基づく任意の運転場面検出手法の提案とシミュレーションデータの適用性評価

抄録

本稿では自動車の運転行動データに対する運転場面検出手法を提案する。教師あり学習のアプローチに基づけば、予め検出したい場面のデータを収集し、学習させることで場面検出モデルを生成することが可能である。しかし、検出したい場面のデータを膨大な運転行動データの中から収集することは困難であることから、ここではドライビングシミュレータで得られた運転行動データの活用を検討する。当然、シミュレータの運転行動データと実際の運転行動データには乖離があり、シミュレータのデータをそのまま学習しても場面検出が難しい。本稿は、シミュレータのデータの適用方法を考案するために必要な問題点等の知見を得ることを目的とする。