[2L6-GS-5d] Agents

6:30 PM - 6:45 PM JST(9:30 AM - 9:45 AM UTC)

[2L6-GS-5d-05] Automatic detection of moving direction of others in reinforcement learning-based pedestrian behavior learning

〇Yuta Toda¹, Koichi Moriyama¹, Kosuke Shima¹, Atsuko Mutoh¹, Tohgoroh Matsui², Nobuhiro Inuzuka¹ (1. Nagoya Institute of Technology, 2. Chubu University)

Keywords:

reinforcement learning,pedestrian behavior learning,moving direction of others

本研究では、強化学習を用いることによって歩行者を模したエージェントの行動規則を獲得し、その行動規則を利用して、歩行者シミュレーションを行う。強化学習による歩行者シミュレーションの研究には、エージェント群ごとに固有のラベルを与えることで、観測したエージェントの進行方向を大まかに捕捉させて学習させるものがある。しかし、進行方向の捕捉をラベル付与によって行うのは、エージェント群の数が多い時やエージェント群が合流、分裂する時には対応しづらくなるという問題がある。そこで、本研究では、各エージェント群にラベルを与えることなく、観測したエージェントの進行方向を高精度に推定する手法を提案する。二つのエージェント群がすれ違う環境下で実験を行い、様々な評価指標から提案した手法の有効性を確認した。