論文の概要: A DRL-based Multiagent Cooperative Control Framework for CAV Networks: a
Graphic Convolution Q Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05437v1
- Date: Mon, 12 Oct 2020 03:53:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 07:52:28.107190
- Title: A DRL-based Multiagent Cooperative Control Framework for CAV Networks: a
Graphic Convolution Q Network
- Title（参考訳）: CAVネットワークのためのDRLに基づくマルチエージェント協調制御フレームワーク:グラフ畳み込みQネットワーク
- Authors: Jiqian Dong, Sikai Chen, Paul Young Joun Ha, Yujie Li, Samuel Labi
- Abstract要約: コネクテッド・オートモービル(CAV)ネットワークは、多車線の廊下で異なる場所で運用されているCAVの集合体として定義することができる。
本稿では,情報融合モジュールと決定プロセッサとして,GCN(Graphic Convolution Neural Network)とDQN(Deep Q Network)を組み合わせた新しいDeep Reinforcement Learning(DRL)アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.146837165387593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Connected Autonomous Vehicle (CAV) Network can be defined as a collection of
CAVs operating at different locations on a multilane corridor, which provides a
platform to facilitate the dissemination of operational information as well as
control instructions. Cooperation is crucial in CAV operating systems since it
can greatly enhance operation in terms of safety and mobility, and high-level
cooperation between CAVs can be expected by jointly plan and control within CAV
network. However, due to the highly dynamic and combinatory nature such as
dynamic number of agents (CAVs) and exponentially growing joint action space in
a multiagent driving task, achieving cooperative control is NP hard and cannot
be governed by any simple rule-based methods. In addition, existing literature
contains abundant information on autonomous driving's sensing technology and
control logic but relatively little guidance on how to fuse the information
acquired from collaborative sensing and build decision processor on top of
fused information. In this paper, a novel Deep Reinforcement Learning (DRL)
based approach combining Graphic Convolution Neural Network (GCN) and Deep Q
Network (DQN), namely Graphic Convolution Q network (GCQ) is proposed as the
information fusion module and decision processor. The proposed model can
aggregate the information acquired from collaborative sensing and output safe
and cooperative lane changing decisions for multiple CAVs so that individual
intention can be satisfied even under a highly dynamic and partially observed
mixed traffic. The proposed algorithm can be deployed on centralized control
infrastructures such as road-side units (RSU) or cloud platforms to improve the
CAV operation.
- Abstract（参考訳）: コネクテッド・オートモービル(CAV)ネットワークは、多車線回廊の異なる場所で運用されているCAVの集合体として定義することができ、運用情報の拡散と制御指示を容易にするプラットフォームを提供する。
CAVの安全性と移動性が向上し,CAVネットワーク内での協調計画と制御により,CAV間の高レベル協力が期待できるため,CAVオペレーティングシステムにおいて協力は不可欠である。
しかし,多エージェント駆動タスクにおいて,動的なエージェント数(キャビテーション)や指数関数的に増加する協調動作空間など,非常にダイナミックでコンビネータ的な性質から,協調制御は困難であり,単純なルールベース手法では制御できない。
さらに、既存の文献には、自動運転のセンシング技術と制御ロジックに関する豊富な情報が含まれているが、融合情報の上に、協調センシングおよびビルド決定プロセッサから取得した情報を融合する方法についてのガイダンスは比較的少ない。
本稿では、情報融合モジュールと決定プロセッサとして、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)とディープQネットワーク(DQN)を組み合わせた新しいDeep Reinforcement Learning(DRL)ベースのアプローチを提案する。
提案モデルでは,複数のCAVに対して協調的なセンシングと出力から得られる情報を集約し,動的かつ部分的に観測された混合トラフィックの下でも個別の意図を満たすことができる。
提案アルゴリズムは,道路側ユニット(RSU)やクラウドプラットフォームなどの集中制御基盤上に展開し,CAV操作を改善する。
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