微視的道路交通シミュレーションにおける外挿法を用いた自動学習追従ファジィモデル自動車の提案(ITSコア技術・ショーケース, 一般)
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概要
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微視的道路交通シミュレータ(MITRAM)の開発において、我々はニューラルネットワークと2項ファジィ論理を用いたファジィモデル自動車(以下FMV)を提案した. このFMVは、実走行データを基に学習しているため、無限に実走行データを用意できれば色々な状況でシミュレーションできるが、用意できる実走行データは有限である. そのため、シミュレーションを行う際に、先行車の挙動が学習に用いた先行車の範囲外の挙動をした場合に、場合によっては追従運転が再現されないという問題がある. 本研究ではこの問題を改善するために、外挿可能な自動学習追従運転モデルを提案し、提案法と従来法とで比較を行う.
- 2005-12-06
著者
-
板倉 直明
電気通信大学
-
本多 中二
電気通信大学電子情報学科
-
本多 中二
電気通信大学システム工学科
-
本多 中二
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
本多 中二
電気通信大学電気通信学部電子情報学科
-
堀越 崇史
電気通信大学システム工学科
-
本多 中二
電気通信大学 電子情報学科
-
本多 中二
電気通信大学 情報理工学部 情報・通信工学科
-
本多 中二
電気通信大学
-
堀越 崇史
電気通信大学システム工学専攻 博士前期課程
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