中部大学、変化する複雑な交通状況でも人間のように道案内できるナビゲーションAI開発

中部大学は18日、変化する複雑な交通状況でも人間のように道案内できるナビゲーションAIを開発したことを発表した。

同大学理工学部AIロボティクス学科の藤吉弘亘教授、工学部情報工学科の山下隆義教授、大学院工学研究科ロボット理工学専攻の鈴木颯斗大学院生らの研究グループが、車載カメラで取得した走行映像から周辺の車両や歩行者などのオブジェクトを抽出し、それらを頂点（ノード）、オブジェクト間の空間的・時間的な関係を辺（エッジ）とする「グラフ構造」として捉える方法に着目。

「グラフアテンションネットワーク（Graph Attention Network：GAT）」と「トランスフォーマー（Transformer）」と呼ぶ2つのニューラルネットワークで構築した案内文生成モデルと組み合わせ、構築したグラフから車両の周辺状況を学習し、多様で自然な表現を持つ文章の生成が可能な手法を開発した。

さらに、シミュレータで作成した独自の運転シーンデータを用いた実験を実施し、従来手法と比較して高い精度で案内文を生成することが可能であることを示した。モデル内部の注目（Attention）を可視化することで、生成された案内文の判断根拠を視覚的に示すことにも成功した。

発表内容

国際会議名： IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) 2025
発表タイトル： Enhancing Navigation Text Generation and Visual Explanation Using Spatio-Temporal Scene Graphs with Graph Attention Networks
著者： Hayato Suzuki, Kota Shimomura, Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita,Hironobu Fujiyoshi

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