Yun Li 研究室

主宰者：Yun Li
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yun Li研究室は、自動運転車が複雑な交通環境で安全かつ効率的に判断・制御できるようにするための意思決定システムの研究に取り組んでいます。研究では、大規模言語モデルや深層強化学習といった最新の機械学習手法を活用し、センサー情報から直接運転指令を出力するエンドツーエンドの学習から、信号機のない交差点での複数台の自動運転車の協調制御まで、段階的かつ統合的なアプローチで自動運転の課題に取り組んでいます。 具体的には、人間の運転行動や交通ルールに学ぶ学習フレームワークの開発、複数の拒否選択肢を用いた優先度付けに基づく強化学習法、知識蒸留による意思決定モデルの効率化など、様々な手法を組み合わせています。同時に、訓練済みモデルの安全性保証も重視しており、安全制約を組み込んだ最適化手法を提案することで、報酬の最大化と安全性の維持を両立させることを目指しています。 さらに、単一車両の速度制御から交差点での複数台の協調制御、信号機の自動調節まで、様々なスケールの交通問題に対して統一的な原理に基づいたアルゴリズム開発を進めており、実験環境とシミュレーションの両面で手法の有効性を検証しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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