自律走行シミュレーションのための多様な行動を表現するモデルベースの強化学習と模倣学習の枠組み

本研究は、閉ループの差分可能なシミュレーションを活用し、モデルベースの強化学習と模倣学習の二つの正則化手法を組み合わせることで、多様な行動を持つ異種エージェントの行動をリアルに再現するフレームワークを提案する。