三菱重工技報
    Vol. 59 No. 3 (2022)   デジタルイノベーション特集
    技術論文
    自律ビークル製品に向けた深層強化学習の応用技術

    Advanced Technology of Deep Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle
    彌城祐亮
    Yusuke Yashiro
    江口和樹
    Kazuki Eguchi
    中川陽介
    Yosuke Nakagawa
    彌城祐亮
    江口和樹
    中川陽介
    深層強化学習は,反復試行を通じて自動的にデータを収集しながら学習し,最適な動作方策を求める手法として,近年注目を集め,適用例が増えている。目的地への移動や障害物の回避等,複数の目的を満たしながら自動制御で移動する自律ビークル製品へ適用するには,学習開始前に学習条件を適切に調整しなければならない課題がある。デジタルイノベーション本部では,ミッションである製品知能化の打ち手としてこの課題に取組み,深層強化学習を自律ビークルへより簡易に適用し,障害物回避動作の短縮等,効率的に製品性能を向上させるための改良手法を考案した。シミュレーション検証により,複数の障害物条件で効率的に障害物を回避する有効性を確認しており,その結果も併せて紹介する。

    製品・技術