ノンパラメトリックベイズ逆強化学習を用いた軌道予測による安全領域推定デモ
出展イベント
- オートモーティブワールド2020（2020年1月）
内容
- 交差点シーンにおいて他車両の軌道予測 を用いた安全領域の推定を行う。
- 他車両/人間の軌道予測では、逆強化学習を用いて予測を実施する。このときノンパラメトリックベイジアンベースのアルゴリズムを要素技術として用いることで、以下の利点を実現する。
- 人間の感覚に近い予測が可能
- 学習データが通常のDeepLearningや、確率モデルよりも少ない
- エッジデバイスで処理できる
- 何を以て推論結果を出力したか解析可能
- 人間がパラメータを与えてやる必要が無く、モデル自身で判断
使用ツール
- アルゴリズム：ddBNIRL
- エッジデバイス：NVIDIA Jetson AGX Xavier
