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北海道大学 大学院情報科学研究院
情報理工学部門 複合情報工学分野 調和系工学研究室
西佑希
マルチエージェント深層強化学習による
自動運転車両の追越行動の獲得に
関する研究

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2
研究背景
• 加速する自動運転車の開発
– 様々な運転タスクがエンドツーエンドで行われることが期待
• 交差点の右左折
• 高速道路の合流
• 追越し
• 特に追越し操作はルール化が困難[1]
– 追越しされる車両の数
– 関係車両間の相対速度
– 関係車両間の距離
• 自律的に経験を収集できる学習ベースの追越行動獲得
が有効
– 対向車のいない高速道路での追越しを扱う研究[2]が多い
• 一般道路等での対向車の存在も扱う必要性
[1] Shilp Dixit, Saber Fallah, Umberto Montanaro, Mehrdad Dianati, Alan Stevens, Francis Mccullough, Alexandros Mouzakitis, Trajectory
planning and tracking for autonomous overtaking: State-of-the-art and future prospects, Annual Reviews in Control, Volume 45, 2018,
Pages 76-86, ISSN 1367-5788, https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2018.02.001.
[2] J. Liao, T. Liu, X. Tang, X. Mu, B. Huang and D. Cao, "Decision-Making Strategy on Highway for Autonomous Vehicles Using Deep
Reinforcement Learning," in IEEE Access, vol. 8, pp. 177804-177814, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3022755.
交通状況のバリエーションが多い

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3
研究目的
• 対向車が存在する追越場面における，学習ベースによ
る追越行動の獲得
– 追越車，低速走行車，対向車をマルチエージェントで学習
• 獲得したい追越行動
– 安全性と走行効率性のトレードオフを考慮
– 協調による安全性，走行効率性の向上
低速走行車
追越車
対向車
安全性
• 車間距離が大きい
• 衝突しない
走行効率性
• 低速走行車への追従
時間が短い
追従 追越し
車間距離
協調：減速で
車間距離広く

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4
研究の方向性
精緻なシミュレータ
（Autoware[3]など）
実車両
・
・
・
直接的な実利用
選定
走行制御1,2,…
セキュリティ1,2,…
センサ1,2,…
GPS1,2,…
マルチエージェントでの追越行動獲得ができるか
と協調的な追越行動の効果を検証
[3] THE AUTOWARE FOUNDATION, https://www.autoware.org/, Accessed:2022/02/08

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• 追越行動の実装手法は主に3つ
– ルールベース（例：MOBIL[4]）
• 多様な運転，交通状況に対して効率的なルールの設計が困難
– 最適化ベース（例：MPC[5]）
• 状況が複雑になるにつれて計算量が増加
– 学習ベース（例：深層強化学習による追越車単体の加速度・
舵角制御[6]）
• ルールの設計なしで多様な状況に対応できる可能性
• 多様な状況になりうる追越しタスクでは学習ベースが
有効
• シングルエージェントの学習では，協調的な行動獲得
が困難
→マルチエージェント深層強化学習による追越行動獲得
追越行動の実装手法 5
[4] Kesting, A., Treiber, M. and Helbing, D.: General Lane-Changing Model MOBIL for Car-Following Models, Vol.1999(1), p.86–94 (2007).
[5] An, G. and Talebpour, A.: Lane-Changing Trajectory Optimization to Minimize Traffic Flow Disturbance in a Connected Automated Driving
Environment, 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), pp.1794–1799 (2019)
[6] Hoel, C., Wolff, K. and Laine, L.: Automated Speed and Lane Change Decision Making using Deep Reinforcement Learning, CoRR,
Vol.abs/1803.10056 (2018).

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6
想定する交通状況
• 対向車の存在と追越しの必要性を擁する状況
– 片側1車線
– 低速走行車，追越車，対向車
• DSRC通信，C-V2Xによる広域通信（～1㎞）
– 車車間，路車間通信による周辺車両の情報取得可能
低速走行車
追越車
対向車
位置や速度情報の共有

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7
シミュレータ
• シミュレータの種類は2つ
– 交通シミュレータ（例：CARLA[7]）
• 大規模な交通シミュレート
• センサー，GPSなどの設定もできるものがある
– 運転シミュレータ（例：METADRIVE[8]）
• 実際の運転操作をシミュレート
• ハンドル，ペダル，ディスプレイなどを用いる
• 小規模な交通状況を扱う
• 対向車線を走行しての追越しを扱う
– 交通シミュレータによっては扱えない
→ 本研究では，上記の状況を扱えるHarmo Traffic Simulator[9]
を用いる
[7] CARLA Simulator, https://carla.readthedocs.io/en/latest/. Accessed: 2023-1-5.
[8] Li, Q., Peng, Z., Feng, L., Zhang, Q., Xue, Z. and Zhou, B.: MetaDrive: Composing Diverse Driving Scenarios for Generalizable
Reinforcement Learning, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp.1–14 (2022).
[9] Tomoya, O.: 交差点の交通流におけるシミュレーションを用いた深層強化学習に関する研究 (2022).

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マルチエージェント深層強化学習による追越行動
• 協調的な追越行動
低速走行車や対向車の減速
→ 追越しのためのギャップ生成
→ 追越車の早期追越し（低速走行車への追従時間が短くなる）
→ 車両全体での走行速度向上
8
低速走行車（減速）
追越車
対向車
（減速）
広いギャップ

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マルチエージェント深層強化学習による追越行動
• マルチエージェント深層強化学習による進行方向の加
速度制御
– 追越車，低速走行車，対向車が学習対象
– 追越操舵はモデルベース
• 車両間で位置，速度，方位情報の共有
– 車両の行動にあたる加速度は共有していない
9
低速走行車（減速）
追越車
対向車
（減速）
広いギャップ

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マルチエージェント深層強化学習
• マルチエージェント深層強化学習手法MADDPG[10]が
ベース
– 全Actorの情報を集めて評価できるCriticを学習時のみ使用
[10] Lowe, R., WU, Y., Tamar, A., Harb, J., PieterAbbeel, O. and Mordatch, I.: Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environ- ments, Advances in Neural
Information Processing Systems, Vol.30, Curran Associates, Inc. (2017).
[11] Fujimoto, S., van Hoof, H. and Meger, D.: Addressing Function Approxi-mation Error in Actor-Critic Methods, Proceedings of the 35th International Conference on Machine
Learning, Proceedings of Machine Learning Research, Vol.80, PMLR, pp.1587–1596 (2018).
[12] Haarnoja, T., Zhou, A., Abbeel, P. and Levine, S.: Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochas-tic Actor, Proceedings of the
35th International Conference on Machine, Proceedings of Machine Learning Research, Vol.80, PMLR, pp.1861–1870 (2018).
10
o1
𝜋1
Actor(車両) 1
・・・
Critic
a1 oN
Actor N
aN
o1,…,oN a1,…,aN
q1,q2
o：観測
a：行動
𝜋：方策
q：状態行動価値
アルゴリズムの拡張
TD3[11]：qを2つ出力し，minimumを
とることで過大評価を避ける
SAC[12]：方策𝜋のエントロピー最大化
で探索の促進
𝜋𝑁

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シミュレータ 学習アルゴリズム
状態
行動
状態の計算
方策から行動
（進行方向加速度）の決定
シミュレートして
次状態と報酬の計算
規定ステップ
or
車両の衝突
Yes
エピソードリセットして
車両の配置
状態、行動、報酬、次状態
をバッファへ保存
次状態
報酬
バッファからサンプリング
して学習
学習頻度
ステップ
Yes
No
No
シミュレータと学習のフロー 11

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強化学習設定
• 観測空間（車両が得る情報）
– 自車両の速度，方位
– 他車両との相対位置，相対速度，相対方位
• 行動空間
– 進行方向加速度（-0.3G~0.3G）
• 報酬設計
– 速度報酬（ 𝑣𝑡：現在速度，𝑣𝑚𝑎𝑥： 最大速度）
𝑟𝑣 = 𝑣𝑡/𝑣𝑚𝑎𝑥
– 衝突ペナルティ
𝑟𝑐 = −100
– 車間距離ペナルティ（ 𝑑𝑠：停止距離， 𝑑𝑓：車間距離）
𝑟𝑓 = 𝑑𝑠 − 𝑑𝑓
– 衝突時間ペナルティ（ 𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡：通常制動回避下限，
𝑇𝑇𝐶：Time to Collision）
𝑟𝑜 = 𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 − 𝑇𝑇𝐶
Actor単体の報酬：R = K𝑣 × 𝑟𝑣 + K𝑐 × 𝑟𝑐 + K𝑓 × 𝑟𝑓 + K𝑜 × 𝑟𝑜
最終的な全体報酬：（𝑅1 + ⋯ + 𝑅𝑁）/N
次ページ以降で
詳細
12

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強化学習設定
• 前方車両との車間距離ペナルティ𝑟𝑓（ 𝑑𝑠：停止距離，
𝑑𝑓：車間距離）
𝑑𝑠 > 𝑑𝑓のとき 𝑟𝑓 = 𝑑𝑠 − 𝑑𝑓
– 停止距離𝑑𝑠は以下の式，条件で算出
𝑑𝑠 = 𝑡 ×
𝑣
3.6
+
𝑣2
254×𝜇
• 現在速度 𝑣[km/h]
• 危険を感じてからブレーキを踏むまでの平均的な反応時間
𝑡 = 0.75[sec]
• 乾いた路面での摩擦係数 𝜇 = 0.7
低1
追2
対3
追1
対2
対1
前方 前方
前方 前方
13

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強化学習設定
• 対向車との衝突時間ペナルティ 𝑟𝑜 （ 𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡：通常制動
回避下限，𝑇𝑇𝐶：Time to Collision）
𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 > 𝑇𝑇𝐶のとき 𝑟𝑜 = 𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 − 𝑇𝑇𝐶
– 通常制動回避下限
• 運転手の制動によって前方車両との衝突を回避できる限界の時間
𝑡𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 ＝0.0167 × ∆𝑣 + 1.000（ ∆𝑣 は相対速度）
– Time To Collision
• 前方車両との衝突までの時間
𝑇𝑇𝐶 =
𝑑
∆𝑣
（𝑑は対向車との距離）
14
低速走行車
追越車
対向車
距離𝑑，相対速度∆𝑣

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ルールベースの追越行動
学習ベースとの比較に用いる
1. 低速走行車を追従
– IDM（Intelligent Driver Model）による加速度制御
2. 追越車が意思決定領域に存在かつ 𝑇𝑇𝐶>𝑡（𝑇𝑇𝐶 =
𝑑
∆𝑣
, 𝑡の値は実験で5つ設定）のとき追越し
– Frenet Optimal Trajectoryによる追越経路生成
– Pure Pursuitによる操舵角制御
15
低速走行車
意思決定領域（25m）
対向車
距離𝑑，相対速度∆𝑣
追従 追越し

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環境設定
• 対向車の存在と追越しの必要性を擁する状況
– 片側1車線
– 低速走行車1台（最大25㎞/h）
– 追越車2台，対向車3台（最大40㎞/h）
• 「追越車と低速走行車」「対向車」それぞれ6か所の
開始地点
– 計400エピソード（学習時もテスト時も）
– エピソードリセット（衝突，300ステップ到達）時に開始地点
から走行開始
対向車
低速走行車
追越車
16

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実験 安全性，走行効率性の検証
• 検証内容
– 学習後の協調的な走行による安全性と走行効率性
• 検証方法
– ルールベース走行
• 追越しのタイミング（𝑇𝑇𝐶>𝑡）を決定する時間閾値𝑡を5つ設定
– 𝑡 = 9.0, 10.5, 12.0, 13.5, 15.0（安全性低い←---→高い）
– 車間距離，衝突時間に関するペナルティ係数を変更して学習
報酬：R = K𝑣 × 𝑟𝑣 + K𝑐 × 𝑟𝑐 + K𝑓 × 𝑟𝑓 + K𝑜 × 𝑟𝑜
17
K𝑣 K𝑐 K𝑓 K𝑜 報酬スケール 安全性
学習① 1 1 0 0 1 : 100 : 0 : 0 低
学習② 1 1 1 1 1 : 100 : 5 : 1
学習③ 1 1 5 5 1 : 100 : 25 : 5
学習④ 1 1 10 10 1 : 100 : 50 : 10
学習⑤ 1 1 15 15 1 : 100 : 75 : 15
学習⑥ 1 1 20 20 1 : 100 : 100 : 20 高

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18
評価指標
• 各指標で比較（全400エピソード）
– 全車両の平均走行速度
– 早期追越しエピソード数
• 対向車が低速走行車とすれ違う前に追越ししたエピソード
– 衝突エピソード数
– 前方車両至近距離エピソード数
• 前方車両との車間距離ペナルティが与えられたエピソード
– 対向車両至近距離エピソード数
• 対向車との衝突時間ペナルティが与えられたエピソード
低速走行車
追越車
対向車
早期追越し

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19
学習中の報酬推移
• 3試行の平均をプロット（ペナルティ係数0のみ1試
行）
• 学習中，過去300エピソードでの平均報酬が最大と
なったときのモデルを使用してテスト
学習中の累積割引報酬の推移
縦軸：累積割引報酬
横軸：学習ステップ

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実験結果
走行 累積割引
報酬
全車両
平均走行
速度
早期
追越し
エピソード数
衝突
エピソード数
前方車両
至近距離
エピソード数
対向車両
至近距離
エピソード数
ルール①t=9.0 - 36.03 112 54 0 50
ルール②t=10.5 - 35.75 106 0 0 50
ルール③t=12.0 - 35.49 56 0 0 0
ルール④t=13.5 - 35.28 21 0 0 0
ルール⑤t=15.0 - 35.15 1 0 0 0
学習①
K𝑓=0, K𝑜=0
87.67（①） 36.88（①） 199 0 98 142
学習②
K𝑓=1, K𝑜=1
86.53（③） 36.40（③） 206 0 0 50
学習③
K𝑓=5, K𝑜=5
85.68 36.13 206 0 20 56
学習④
K𝑓=10, K𝑜=10
86.65（②） 36.39（②） 200 0 0 10
学習⑤
K𝑓=15, K𝑜=15
81.81 33.68 0 0 0 0
学習⑥
K𝑓=20, K𝑜=20
81.63 32.90 0 0 0 0
20
400エピソード中

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実験結果
走行 累積割引
報酬
全車両
平均走行
速度
早期
追越し
エピソード数
衝突
エピソード数
前方車両
至近距離
エピソード数
対向車両
至近距離
エピソード数
ルール①t=9.0 - 36.03 112 54 0 50
ルール②t=10.5 - 35.75 106 0 0 50
ルール③t=12.0 - 35.49 56 0 0 0
ルール④t=13.5 - 35.28 21 0 0 0
ルール⑤t=15.0 - 35.15 1 0 0 0
学習①
K𝑓=0, K𝑜=0
87.67（①） 36.88（①） 199 0 98 142
学習②
K𝑓=1, K𝑜=1
86.53（③） 36.40（③） 206 0 0 50
学習③
K𝑓=5, K𝑜=5
85.68 36.13 206 0 20 56
学習④
K𝑓=10, K𝑜=10
86.65（②） 36.39（②） 200 0 0 10
学習⑤
K𝑓=15, K𝑜=15
81.81 33.68 0 0 0 0
学習⑥
K𝑓=20, K𝑜=20
81.63 32.90 0 0 0 0
21
400エピソード中
時間閾値𝑡が小さいほど早期追越しエピソー
ド数は増えるが，衝突や至近距離エピソード
も増える
早期追越しエピソード数が多いほど平均走行
速度は大きくなっている

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実験結果
走行 累積割引
報酬
全車両
平均走行
速度
早期
追越し
エピソード数
衝突
エピソード数
前方車両
至近距離
エピソード数
対向車両
至近距離
エピソード数
ルール①t=9.0 - 36.03 112 54 0 50
ルール②t=10.5 - 35.75 106 0 0 50
ルール③t=12.0 - 35.49 56 0 0 0
ルール④t=13.5 - 35.28 21 0 0 0
ルール⑤t=15.0 - 35.15 1 0 0 0
学習①
K𝑓=0, K𝑜=0
87.67（①） 36.88（①） 199 0 98 142
学習②
K𝑓=1, K𝑜=1
86.53（③） 36.40（③） 206 0 0 50
学習③
K𝑓=5, K𝑜=5
85.68 36.13 206 0 20 56
学習④
K𝑓=10, K𝑜=10
86.65（②） 36.39（②） 200 0 0 10
学習⑤
K𝑓=15, K𝑜=15
81.81 33.68 0 0 0 0
学習⑥
K𝑓=20, K𝑜=20
81.63 32.90 0 0 0 0
22
400エピソード中
ペナルティ係数が大きいほど衝突や至近距離
エピソード数が少ない傾向にある
ペナルティ係数が15より大きいと早期追越し
ができず，平均走行速度が小さくなる

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実験結果
走行 累積割引
報酬
全車両
平均走行
速度
早期
追越し
エピソード数
衝突
エピソード数
前方車両
至近距離
エピソード数
対向車両
至近距離
エピソード数
ルール①t=9.0 - 36.03 112 54 0 50
ルール②t=10.5 - 35.75 106 0 0 50
ルール③t=12.0 - 35.49 56 0 0 0
ルール④t=13.5 - 35.28 21 0 0 0
ルール⑤t=15.0 - 35.15 1 0 0 0
学習①
K𝑓=0, K𝑜=0
87.67（①） 36.88（①） 199 0 98 142
学習②
K𝑓=1, K𝑜=1
86.53（③） 36.40（③） 206 0 0 50
学習③
K𝑓=5, K𝑜=5
85.68 36.13 206 0 20 56
学習④
K𝑓=10, K𝑜=10
86.65（②） 36.39（②） 200 0 0 10
学習⑤
K𝑓=15, K𝑜=15
81.81 33.68 0 0 0 0
学習⑥
K𝑓=20, K𝑜=20
81.63 32.90 0 0 0 0
23
400エピソード中
ルールベースと学習ベースの比較
至近距離エピソード数を10に抑えつつ，
平均走行速度の向上

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24
対向車両至近距離エピソード詳細
ルール②
学習④
対向車両との衝突時間ペナルティ
のヒストグラム
（係数K𝑜 = 1で合わせた）
1エピソードの中で
ペナルティが与えられた
ステップ数のヒストグラム
計498ステップ
計10ステップ

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走行比較
• ルールベース 𝑡 = 12.0： 35.66km/h
– 追越車が低速走行車の後ろを走行し，自由走行できていない
• 学習後： 37.12km/h
– 低速走行車が減速し，追越車が早期追越しにより自由走行
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Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved.
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実験 まとめ
• 学習後は早期追越しエピソード数が多くなる
– 低速走行車や対向車の減速により，追越車の追越しのための
ギャップがうまれたため
→ 平均走行速度向上
• 安全性に関するペナルティにより，衝突，前方車両や
対向車両との車間距離が近いエピソード数を抑えた
→ マルチエージェント深層強化学習による協調的な走
行の効果を示した
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結論
• マルチエージェント深層強化学習を用いた協調的な追
越行動を提案
• Harmo Traffic Simulatorでの追越行動を実装
• 学習による協調的な追越行動の獲得
– 早期追越しによる走行速度向上
– 安全性に関するペナルティで衝突や至近車間距離のエピソー
ド数を抑えた
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