完了
2021年9月 - 2022年6月強化学習を用いたスクランブル交差点における交通信号制御システムの研究
深層強化学習を用いて、スクランブル交差点において交通量に応じた動的な信号制御を行うシステムを開発しました。シミュレーション環境での学習を通じて、交通の流れを最適化し、待ち時間の短縮と交通事故の減少効果を明らかにしました。

概要
本研究では、スクランブル交差点の交通信号制御を深層強化学習により最適化するシステムを構築しました。シミュレーション環境で様々な交通状況を再現し、エージェントが最適な信号切り替えタイミングを学習します。従来手法と比較して、待ち時間や事故リスクの低減効果を確認しました。
使用技術・手法
深層強化学習
交通シミュレーション
Python
PyTorch
成果・実績
- 待ち時間を従来比で76%短縮
- 交通事故リスクの低減を確認
- 国内学会での発表と学生奨励賞受賞