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文献
J-GLOBAL ID:202202221371166721   整理番号:22A1337074

深層強化学習を用いたシミュレーション環境における交差点の円滑な交通流の実現

Smooth Traffic Flow at an Intersection in a Simulation Environment Using Deep Reinforcement Learning
著者 (6件):
資料名:
巻: 121  号: 439(AI2021 26-36)  ページ: 7-12 (WEB ONLY)  発行年: 2022年03月05日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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世界的に人口増加と都市化が進んでおり,大都市でのモビリティの需要は着実に増加している.しかし,利用可能な交通インフラは限られており,近年では交通渋滞は大きな社会問題となっている.また,渋滞の大きな要因として,目的地が都市部などの一部エリアに集中し,特定箇所(交差点など)の交通容量を超える交通需要が流入することが挙げられる.そこで本研究では,一般に交通量が多く,他の車両との相互作用が大きい,交差点における交通量の改善に焦点を当てる.交差点では優先順位が厳密に決められているが,その優先順位を一時的に変更することで,全体の交通量が増加するケースがある.そこで,交差点に着目し,交差点の優先順位を一時的に変更でき,強化学習を適用できるシミュレータを開発した.実験の結果,交差点における交通量の増加を確認した.(著者抄録)
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シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
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交通調査  ,  交通管制・規制 
引用文献 (11件):
  • “国土交通省 業績計画書/達成度報告書,” https://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-perform/ir-perform.html.
  • “構成労働省 24年度予算概要,” https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/2r98520000025aq3-att/2r98520000025ax5.pdf.
  • “国土交通省 交通流対策資料,” https://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/sangyougijutsu/chikyu_kankyo/yakusoku_souan_wg/pdf/005_07_00.pdf.
  • T. Chu, J. Wang, L. Codecà, and Z. Li, “Multi-agent deep reinforcement learning for large-scale traffic signal control,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.PP, pp.●●-●●, 03 2019.
  • B.V. Arem, C.J.V. Driel, and R. Visser, “The impact of cooperative adaptive cruise control on traffic-flow characteristics,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.7, pp.429-436, Dec. 2006.
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タイトルに関連する用語 (5件):
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