論文の概要: Trust-aware Control for Intelligent Transportation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04248v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 03:02:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 16:43:06.162116
- Title: Trust-aware Control for Intelligent Transportation Systems
- Title（参考訳）: 知的交通システムの信頼感制御
- Authors: Mingxi Cheng, Junyao Zhang, Shahin Nazarian, Jyotirmoy Deshmukh, Paul
Bogdan
- Abstract要約: 本稿では,エージェントの信頼性を定量化し,信頼性に配慮した協調制御を実現するための枠組みを提案する。
我々は、強化学習に基づくアプローチを用いて、信頼を意識したコントローラの合成方法を示す。
AIM-Trustと呼ばれる信頼を意識したバージョンを開発し、信頼できないエージェントと信頼できないエージェントの混在したシナリオにおける事故率を低くする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20415910628419062
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Many intelligent transportation systems are multi-agent systems, i.e., both
the traffic participants and the subsystems within the transportation
infrastructure can be modeled as interacting agents. The use of AI-based
methods to achieve coordination among the different agents systems can provide
greater safety over transportation systems containing only human-operated
vehicles, and also improve the system efficiency in terms of traffic
throughput, sensing range, and enabling collaborative tasks. However, increased
autonomy makes the transportation infrastructure vulnerable to compromised
vehicular agents or infrastructure. This paper proposes a new framework by
embedding the trust authority into transportation infrastructure to
systematically quantify the trustworthiness of agents using an epistemic logic
known as subjective logic. In this paper, we make the following novel
contributions: (i) We propose a framework for using the quantified
trustworthiness of agents to enable trust-aware coordination and control. (ii)
We demonstrate how to synthesize trust-aware controllers using an approach
based on reinforcement learning. (iii) We comprehensively analyze an autonomous
intersection management (AIM) case study and develop a trust-aware version
called AIM-Trust that leads to lower accident rates in scenarios consisting of
a mixture of trusted and untrusted agents.
- Abstract（参考訳）: 多くのインテリジェント交通システムはマルチエージェントシステムであり、交通機関内の交通参加者とサブシステムの両方を相互作用エージェントとしてモデル化することができる。
異なるエージェントシステム間の協調を実現するためにAIベースの手法を使用することで、人間の操作する車両のみを含む輸送システムよりも安全性が向上し、また、交通スループット、感知範囲、協調作業の実現の観点からシステムの効率が向上する。
しかし、自律性の向上により、交通インフラは侵入された車両のエージェントやインフラに脆弱になる。
本稿では,エージェントの信頼度を,主観論理として知られる認識論理を用いて体系的に定量化するために,信頼権限を交通インフラに組み込むことにより,新たな枠組みを提案する。
本稿では,次のような新しい貢献をする。
(i)信頼認識協調制御を実現するために,エージェントの信頼度を定量化する枠組みを提案する。
(ii)強化学習に基づくアプローチを用いて信頼認識制御を合成する方法を実証する。
3) 自律的交差点管理(AIM)のケーススタディを包括的に分析し, 信頼と信頼できないエージェントの混在したシナリオにおいて, 事故率を低下させるAIM-Trustと呼ばれる信頼を意識したバージョンを開発する。
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