Fugu-MT 論文翻訳(概要): D-ACC: Dynamic Adaptive Cruise Control for Highways with Ramps Based on Deep Q-Learning

論文の概要: D-ACC: Dynamic Adaptive Cruise Control for Highways with Ramps Based on Deep Q-Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01411v4
Date: Thu, 25 Mar 2021 01:51:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-17 09:01:23.096312
Title: D-ACC: Dynamic Adaptive Cruise Control for Highways with Ramps Based on Deep Q-Learning
Title（参考訳）: D-ACC:Q-Learningに基づくランプ付きハイウェイの動的適応クルーズ制御
Authors: Lokesh Das and Myounggyu Won
Abstract要約: 深層強化学習に基づく動的適応型クルーズ制御システム(D-ACC)を提案する。 D-ACCは、ランプのあるハイウェイセグメントにおける最先端のインテリジェントACCシステムと比較して、トラフィックフローを最大70%改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.412117389855226
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An Adaptive Cruise Control (ACC) system allows vehicles to maintain a desired headway distance to a preceding vehicle automatically. It is increasingly adopted by commercial vehicles. Recent research demonstrates that the effective use of ACC can improve the traffic flow through the adaptation of the headway distance in response to the current traffic conditions. In this paper, we demonstrate that a state-of-the-art intelligent ACC system performs poorly on highways with ramps due to the limitation of the model-based approaches that do not take into account appropriately the traffic dynamics on ramps in determining the optimal headway distance. We then propose a dynamic adaptive cruise control system (D-ACC) based on deep reinforcement learning that adapts the headway distance effectively according to dynamically changing traffic conditions for both the main road and ramp to optimize the traffic flow. Extensive simulations are performed with a combination of a traffic simulator (SUMO) and vehicle-to-everything communication (V2X) network simulator (Veins) under numerous traffic scenarios. We demonstrate that D-ACC improves the traffic flow by up to 70% compared with a state-of-the-art intelligent ACC system in a highway segment with a ramp.
Abstract（参考訳）: アダプティブクルーズ制御(acc)システムは、車両が所望のヘッドウェイ距離を自動的に先行車両まで維持することを可能にする。商用車にも採用されている。近年の研究では、ACCの有効利用は、現在の交通条件に応じて、ヘッドウェイ距離の適応を通じて、交通の流れを改善することが示されている。本稿では,現在最先端の知的ACCシステムは,道路距離を最適に決定する上で,ランプ上の交通動態を適切に考慮しないモデルベースアプローチの制限により,ランプ付き高速道路において性能が低いことを示す。そこで本研究では,幹線道路とランプの動的に変化する交通条件に応じて,頭部距離を効果的に適応する深層強化学習に基づく動的適応型クルーズ制御システム(D-ACC)を提案する。交通シミュレータ (sumo) と車両間通信 (v2x) ネットワークシミュレータ (veins) の組み合わせにより, 多数の交通シナリオにおいて広範なシミュレーションを行う。高速区間における最先端のインテリジェントACCシステムと比較して,D-ACCは交通流を最大70%改善することを示した。

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