Applying Nonparametric Bayesian Approach to Non-homogeneous Multiple Time Series towards Prediction of Driving Operations (運転行動の予測に向けた不均質な複数時系列へのノンパラメトリックベイズ法の適用)

濱田 龍之介 (1151085)

次世代運転支援システムの開発において，運転挙動の予測は重要な問題であ る．多様な運転状況に対処するため，複数時系列の間の共通点・相違点を考慮しつ つモデル化する必要がある．本論文では，ベータ過程を事前分布として用いて複 数時系列間の共通・相違なる特徴を考慮しながらモデル化することのできるベー タ過程自己回帰隠れマルコフモデル(BP-AR-HMM) を利用する．われわれは実際 に計測した運転操作データにBP-AR-HMM を適用することで短時間的な運転挙 動を表現するVAR過程のパラメータを推定し，推定したパラメータにより未知の テストデータの運転挙動を予測する．さらにBP-AR-HMM の予測性能を，HMM を用いたときの予測性能と比較する．結果として，BP-AR-HMM を用いた運転 操作の時間的変遷の予測が可能であり，実環境における運転挙動の予測が可能で あることが示唆された．