複数の交通場面からのOperational Design Domainの設定に向けた走行環境の体系的整理方法

霜野　慧亮・萩野　光明・中野　公彦（東京大学）

自動運転車両の社会導入ではODD設定に際し行政や地域への説明が求められており，自動運転システムの設計や検討に際し考慮された個別の交通場面の体系的な整理が必要である．交通場面が複数の構成要素を内包すると考えるとき，グラフで表現することで交通場面に対するODDの網羅性が説明できると期待される．

学習データの品質が視覚的質問応答タスクに基づく自動車走行シーン検索モデルの性能に与える影響調査

中西　奏太・大谷　健登・武田　一哉（名古屋大学大学院情報学研究科）

自動運転分野において，学習データの品質がモデルの汎化性能や出力の安定性を損なう要因となることが指摘されている．
本研究では，視覚的質問応答タスクを用いた学習手法に着目し，ラベルの偏りや不整合を含むデータセットを用いた検証を通じて，当該手法における学習挙動の頑健性および誤学習の抑制傾向を調査した．

遠隔アシストによる自動運行の有効性検証

赤木　康宏・金森　亮・森川　高行（名古屋大学）

自律走行システムに対して遠隔地にいる人間が助言を与えることで運転行動を変容させる遠隔アシストという方法がある．本稿では無信号交差点通行，横断歩道通過，駐車車両回避の各交通場面に対して人間が助言を与える方法を設計するとともに，実市街地での走行実験に基づく有効性検証について報告する．

交差点における行動計画に向けた可視車両挙動に基づく不可視車両の存在推定

森田　嵩基（名古屋大学大学院情報学研究科）・竹内　栄二朗（株式会社ティアフォー）・武田　一哉（名古屋大学大学院情報学研究科）

自動運転において，オクルージョン下での安全で効率的な意思決定は重要であり過度に保守的な行動は交通流に遅延をもたらす．本研究では，可観測車両の行動から不可視車両状態に制約を付与する手法を提案する．実走行データを用いて，提案するリスク制約アプローチが従来手法よりも効率的な速度計画が可能であることを示す．