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J-GLOBAL ID：202102226443339502   整理番号：21A0993424

連結車両とデータ駆動知的アプローチに基づく交差点制御の研究のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Research on Intersection Control Based on Connected Vehicles and Data-Driven Intelligent Approaches

著者 (7件)： Gao Kai (College of Automotive and Mechanical Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Gao Kai (Hunan Key Laboratory of Smart Roadway and Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Huang Shuo (College of Automotive and Mechanical Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Xie Jin (College of Automotive and Mechanical Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Xiong Neal N. (Department of Mathematics and Computer Science, Northeastern State University, Tahlequah, OK 200093, USA) ,  Du Ronghua (College of Automotive and Mechanical Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China) ,  Du Ronghua (Hunan Key Laboratory of Smart Roadway and Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 885  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両通信ネットワークの適用および接続車両,ビデオ監視,自動車両および車両道路協調のような新しい技術から利益を得て,トラフィックネットワークデータをリアルタイムで観察することができた。交通制御の分野で適用して,これらの技術は高品質入力データを提供し,交通制御の有効性のより包括的な評価を可能にする。しかし,適応制御システムによって採用された制御理論と戦略のほとんどは,これらのリアルタイム,高精度データを効果的に使用することができない。時間の発展に適応するために,交差制御理論をさらに開発する必要がある。本論文は,知的データ駆動制御,従来のタイミング制御,誘導制御,およびモデルベーストラフィック制御を含む多くの展望から交差点制御戦略をレビューする。連結車両環境に基づく交差点制御のための3つの主な方向がある。(1)データ駆動強化学習制御;(2)適応性能最適化制御;(3)連結車両(CV)の環境に基づく交通制御に関する研究。(4)CV環境に基づく多重交差制御。レビューは,データ駆動インテリジェント制御理論とインテリジェント輸送システムへの応用の明白な見解を与えた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *交差点 ,  交通制御 ,  車道 ,  多重化 ,  *連結式車両 ,  制御理論 ,  交通信号制御 ,  強化学習
準シソーラス用語： トラヒック制御 ,  モデルベース ,  インテリジェント制御 ,  実時間 ,  *データ駆動 ,  制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 知的輸送 ,  CV ,  V2X ,  知的コンピューティング ,  交通信号制御 ,  適応制御 ,  データ駆動 ,  強化学習

分類 (2件)： 交通管制・規制  (TB01032S) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (103件)：

• Cai, C.; Hengst, B.; Ye, G.; Huang, E.; Wang, Y.; Aydos, C.; Geers, G. On the performance of adaptive traffic signal control. In Proceedings of the Second International Workshop on Computational Transportation Science, Seattle, WA, USA, 3 November 2009; pp. 37-42.
• Tiaprasert, K.; Zhang, Y.; Wang, X.B.; Zeng, X. Queue length estimation using connected vehicle technology for adaptive signal control. IEEE Trans. on Intell. Transp. Syst. 2015, 16, 2129-2140.
• Rakha, H.A.; Abdelghaffar, H. Development of Multimodal Traffic Signal Control; Virginia Tech Transportation Institute: Washington, DC, USA, 2019.
• Gao, K.; Han, F.; Dong, P.; Xiong, N.; Du, R. Connected vehicle as a mobile sensor for real-time queue length at signalized intersections. Sensors 2019, 19, 2059.
• Zheng, X.; Recker, W.; Chu, L. Optimization of control parameters for adaptive traffic-actuated signal control. J. Intell. Transp. Syst. 2010, 14, 95-108.

タイトルに関連する用語 (5件)： 連結車両 ,  データ駆動 ,  交差点 ,  研究 ,  レビュー