論文の概要: A Multi-intersection Vehicular Cooperative Control based on
End-Edge-Cloud Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00500v1
- Date: Tue, 1 Dec 2020 14:15:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-30 19:37:42.142016
- Title: A Multi-intersection Vehicular Cooperative Control based on
End-Edge-Cloud Computing
- Title（参考訳）: エンドエッジクラウドコンピューティングに基づく多機能車両協調制御
- Authors: Mingzhi Jiang, Tianhao Wu, Zhe Wang, Yi Gong, Lin Zhang, Ren Ping Liu
- Abstract要約: 複数の交差点を有する広いエリアにおける車両間の協調を可能にするために,多断面車両協調制御(MiVeCC)を提案する。
まず、車両間のエッジクラウド垂直協調と水平協調を容易にするために、車両用エンドエッジクラウドコンピューティングフレームワークを提案する。
高密度トラフィックに対処するため, 車両選択法を提案し, 性能劣化を伴わずに, 状態空間を小さくし, アルゴリズムの収束を加速する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.05518638792962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cooperative Intelligent Transportation Systems (C-ITS) will change the modes
of road safety and traffic management, especially at intersections without
traffic lights, namely unsignalized intersections. Existing researches focus on
vehicle control within a small area around an unsignalized intersection. In
this paper, we expand the control domain to a large area with multiple
intersections. In particular, we propose a Multi-intersection Vehicular
Cooperative Control (MiVeCC) to enable cooperation among vehicles in a large
area with multiple unsignalized intersections. Firstly, a vehicular
end-edge-cloud computing framework is proposed to facilitate end-edge-cloud
vertical cooperation and horizontal cooperation among vehicles. Then, the
vehicular cooperative control problems in the cloud and edge layers are
formulated as Markov Decision Process (MDP) and solved by two-stage
reinforcement learning. Furthermore, to deal with high-density traffic, vehicle
selection methods are proposed to reduce the state space and accelerate
algorithm convergence without performance degradation. A multi-intersection
simulation platform is developed to evaluate the proposed scheme. Simulation
results show that the proposed MiVeCC can improve travel efficiency at multiple
intersections by up to 4.59 times without collision compared with existing
methods.
- Abstract（参考訳）: 協調型知的交通システム(c-its)は、特に信号機のない交差点、すなわち無信号交差点において、道路安全と交通管理のモードを変える。
既存の研究は、無信号交差点周辺の小さな領域における車両制御に焦点を当てている。
本稿では,制御領域を複数の交差点を持つ広い領域に拡張する。
特に,複数交差点を有する広いエリアにおける車両間の協調を実現するために,Multi-intersection Vehicular Cooperative Control (MiVeCC)を提案する。
まず、車両間のエッジクラウド垂直協調と水平協調を容易にするために、車両用エンドエッジクラウドコンピューティングフレームワークを提案する。
次に、雲とエッジ層の車両協調制御問題をマルコフ決定過程(MDP)として定式化し、2段階強化学習により解いた。
さらに, 高密度トラフィックに対応するために, 車両選択法を提案し, 性能劣化を伴わずに, 状態空間を小さくし, アルゴリズム収束を加速する。
提案手法を評価するためにマルチインターセクションシミュレーションプラットフォームを開発した。
シミュレーションの結果,提案したMiVeCCは既存手法と比較して衝突なく複数交差点での走行効率を最大4.59倍向上できることがわかった。
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