生活道路における死傷事故件数の減少傾向は直近20年間横ばい状態が続いています．そうした背景の中で，生活道路における歩行者の安全を守るための先進運転支援システム(ADAS)の開発が注目されています．特に，歩行者の致死率と車両速度に強い相関関係があることが知られているため．生活道路における熟練ドライバの危険予知運転をモデル化することは洗練されたADASの開発には必要不可欠といえます．
生活道路における運転行動モデリングでは，天候や時間帯，道路幅など，運転の状況（以下，コンテクストと総称）が熟練ドライバの危険予知運転行動に与える影響を考慮することが鍵を握ります．そこで本研究では学習データに存在しない運転状況における正確な運転行動予測が可能なモデルを開発しています．
この枠組では，運転時のコンテクストを符号化し，道路の幾何形状に基づく報酬関数と交互作用を考慮したモデルとして定式化されます．このことで複数の状況に応じて報酬場を調整する枠組になり，その結果，運転行動の予測性能の大幅な改善が可能になります．本研究では，複数のコース全長100kmを超える走行データを用いて性能評価実験を実施しております．実験結果からは．データ数が少ないコンテクストや未知のコンテクストに対しても，提案手法の予測結果が熟練ドライバーの走行データに最も類似していることを確認することができました．
交互作用を考慮するとパラメータが増大となり，学習結果が不安定になる問題があるため，エラスティックネットによる正則化による試みも行っています．
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