CoTV:深層強化学習を用いた交通信号と連結自律車両のための協調制御【JST・京大機械翻訳】

Guo Jiaying; Cheng Long; Wang Shen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211701072605 整理番号：22P0282303

CoTV:深層強化学習を用いた交通信号と連結自律車両のための協調制御【JST・京大機械翻訳】

CoTV: Cooperative Control for Traffic Light Signals and Connected Autonomous Vehicles using Deep Reinforcement Learning

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発行年： 2022年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

旅行時間の短縮の目標は,将来のスマート輸送システムの開発を支援するのに不十分である。米国国家持続可能な開発目標(UN-SDG)と並んで,燃料と排出の更なる削減,交通安全の改善,およびインフラストラクチャ配置と保全の容易さも考慮されるべきである。トラフィック光信号(交差点スループットの改善)または車両速度(トラヒックの安定化)のいずれかにおける制御の最適化に焦点を当てた既存の研究と異なり,本論文では,CoTVと呼ばれるマルチエージェント深層強化学習(DRL)システムを提示し,これは,協調して交通信号と接続自律車両(CAV)の両方を制御する。したがって,著者らのCoTVは,旅行時間,燃料,および排出の削減の達成を良好にバランスできる。一方,CoTVは,各入力道路上の交通光制御器に最も近い1つのCAVだけと協調することにより容易に展開できる。これにより,交通光コントローラとCAVの間のより効率的な協調が可能になり,従って,収束するのが伝統的に難しい大規模マルチエージェントシナリオの下で,訓練CoTVの収束をもたらす。CoTVの詳細なシステム設計を示し,種々のグリッドマップの下でSUMOを用いたシミュレーション研究におけるその有効性と,混合自動車交通による現実的な都市シナリオを示した。【JST・京大機械翻訳】

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移動通信 , 交通管制・規制

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