論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Transportation Systems: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00935v1
• Date: Sat, 2 May 2020 22:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:15:26.503164
• Title: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Transportation Systems: A Survey
• Title（参考訳）: 知的輸送システムのための深層強化学習:調査
• Authors: Ammar Haydari, Yasin Yilmaz
• Abstract要約: データ駆動型アプリケーションと輸送システムを組み合わせることは、近年の輸送アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 深部強化学習(RL)に基づく交通制御アプリケーションについて調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.300763504208597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latest technological improvements increased the quality of transportation. New data-driven approaches bring out a new research direction for all control-based systems, e.g., in transportation, robotics, IoT and power systems. Combining data-driven applications with transportation systems plays a key role in recent transportation applications. In this paper, the latest deep reinforcement learning (RL) based traffic control applications are surveyed. Specifically, traffic signal control (TSC) applications based on (deep) RL, which have been studied extensively in the literature, are discussed in detail. Different problem formulations, RL parameters, and simulation environments for TSC are discussed comprehensively. In the literature, there are also several autonomous driving applications studied with deep RL models. Our survey extensively summarizes existing works in this field by categorizing them with respect to application types, control models and studied algorithms. In the end, we discuss the challenges and open questions regarding deep RL-based transportation applications.
• Abstract（参考訳）: 最近の技術改良は輸送の質を高めた。 新しいデータ駆動アプローチは、輸送、ロボティクス、IoT、電力システムなど、すべての制御ベースのシステムに対して、新たな研究方向を提供する。 データ駆動アプリケーションと輸送システムの組み合わせは、最近の輸送アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 本稿では,最新の深層学習(RL)に基づく交通制御アプリケーションについて検討する。 具体的には、文献で広く研究されている(ディープ)RLに基づく交通信号制御(TSC)の応用について詳細に論じる。 TSCの様々な問題定式化、RLパラメータ、シミュレーション環境について概説する。 文献では、深いrlモデルで研究されているいくつかの自動運転アプリケーションもある。 本調査は,アプリケーションの種類,制御モデル,アルゴリズムを分類することで,この分野の既存作品を広範囲に要約する。 最後に,RLをベースとした深層輸送アプリケーションに関する課題とオープンな疑問について論じる。

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