6R-05
DeepLearningに基づいた大規模交通の渋滞緩和のためのメカニズムの検討
○小野友宏,福田直樹(静岡大)
本研究では,交通の最適化としての交通渋滞の改善のために,渋滞の度合いについて認識するための手法を試作し,その渋滞の度合いを指標として扱えるようにする.そのために,Deep Learning を用いてシミュレーション上の値から渋滞の度合いを認識することを目指す.Deep Learning で限定された範囲の渋滞を認識させ,それを渋滞予測に用いることで渋滞を緩和できるようなメカニズムの設計について述べる.今後それを拡張し,もっと広域な範囲で渋滞を認識させることができるようにする.これを利用して,その後の渋滞予測を行い,それに基づいてメカニズムの設計を調整し,渋滞を緩和できるような仕組みの実現を考える.