高速道路オンランプにおける軽量機械学習モデルによる合流点予測

Lightweight Merging Point Prediction on Highway On-Ramps Using Regression Techniques

高速道路オンランプにおける軽量機械学習モデルによる合流点予測

Keywords

運転支援システムマルチ自律走行研究モデル・技術・シミュレーション自動運転運動計画ナビゲーション合流点予測

本研究では、高速道路の合流地点を予測するための軽量な機械学習フレームワークを提案する。従来の深層学習手法とは異なり、本モデルは高い精度を維持しつつ、学習および推論のコストを抑えた実用的なソリューションを提供する。本システムでは、固定カメラで撮影した映像からYOLO v5を用いて車両を検出し、新規開発した独自のトラッカーを用いて車両を追跡する。その後、得られたデータを基に車両の合流情報を生成し、eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) を用いて合流地点の予測を行う。本モデルは、多変量重回帰分析を活用し、合流車両およびその周囲4台の車両の位置と速度を考慮した上で、合流車線における複数の意思決定点を予測する。これらの意思決定点は、人間運転者の意思決定プロセスを模倣するものであり、合流行動の精度向上に寄与する。



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