2020년경부터 보급이 시작된다고 하는 자동운전 기술을 도입한 완전자동운전차.자율적인 운전의 개발이 진행되고 있는 한편, “합류”나 “추월”이라고 하는, 다른 차량과 협조하는 것이 불특의로 되어, 이것을 해결하기 위해서, 심층 학습(딥 러닝)을 사용했다 AI에 의한 제어가 과제가 되고 있다.예를 들어, 합류 장면의 운전 제어는 감속, 정지, 주변을 확인하면서의 발진, 합류처의 차량에 추종 등의 제어 요소에 의해 실현되지만, 이 일련의 제어 요소를 AI에 학습시키려고 그 경우, 합류처 차량에의 추종을 개량하면, 감속·정지의 동작이 열화하는 등 과 학습의 현상이 일어날 가능성이 있다.이것은, AI의 학습해야 할 운전 장면이 체계적으로 정리되어 있지 않은 것이 원인이라고 할 수 있다.

　그래서 연구 그룹은 이러한 복잡한 운전 장면에서의 학습 효율을 높이기 위해 대상으로 하는 운전 장면의 추출과 다른 차량과의 협조를 포함한 이상적인 운전 제어의 요건 정의를 KDDI 종합 연구소가 담당해, 홋카이도 대학이 행동의 부품화(모듈화), 모듈 마다의 심층 학습 기능, 및 이러한 모듈을 연결하는 AI 기술을 개발.이들을 실차의 약 12분의 1의 라디오 컨트롤 카에 탑재해, 합류시의 복잡한 움직임을 학습시킴으로써, AI 기술의 유효성을 확인했다.

　향후는 이번 성과를 응용해, 좁은 도로에서의 엇갈림, 직진 우선의 교차점에서의 우회전 등, 다양한 운전 씬에 있어서 필요하게 되는 “유저리아우” 운전 기술의 개발을 목표로 한다.