論文の概要: Learning to Help Emergency Vehicles Arrive Faster: A Cooperative
Vehicle-Road Scheduling Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09773v1
- Date: Sun, 20 Feb 2022 10:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 08:41:18.850247
- Title: Learning to Help Emergency Vehicles Arrive Faster: A Cooperative
Vehicle-Road Scheduling Approach
- Title（参考訳）: 緊急車両の高速走行を支援する学習 : 共同走行スケジューリングアプローチ
- Authors: Lige Ding, Dong Zhao, Zhaofeng Wang, Guang Wang, Chang Tan, Lei Fan
and Huadong Ma
- Abstract要約: 車両中心のスケジューリングアプローチは、緊急車両の最適経路を推奨する。
道路中心のスケジューリングアプローチは、交通状況を改善し、EVが交差点を通過するための優先度を高めることを目的としている。
本稿では,リアルタイム経路計画モジュールと協調交通信号制御モジュールを含む協調型VehIcle-roaDスケジューリング手法であるLEVIDを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.505687255063986
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ever-increasing heavy traffic congestion potentially impedes the
accessibility of emergency vehicles (EVs), resulting in detrimental impacts on
critical services and even safety of people's lives. Hence, it is significant
to propose an efficient scheduling approach to help EVs arrive faster. Existing
vehicle-centric scheduling approaches aim to recommend the optimal paths for
EVs based on the current traffic status while the road-centric scheduling
approaches aim to improve the traffic condition and assign a higher priority
for EVs to pass an intersection. With the intuition that real-time vehicle-road
information interaction and strategy coordination can bring more benefits, we
propose LEVID, a LEarning-based cooperative VehIcle-roaD scheduling approach
including a real-time route planning module and a collaborative traffic signal
control module, which interact with each other and make decisions iteratively.
The real-time route planning module adapts the artificial potential field
method to address the real-time changes of traffic signals and avoid falling
into a local optimum. The collaborative traffic signal control module leverages
a graph attention reinforcement learning framework to extract the latent
features of different intersections and abstract their interplay to learn
cooperative policies. Extensive experiments based on multiple real-world
datasets show that our approach outperforms the state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: 交通渋滞の増大は、緊急車両(EV)のアクセシビリティを損なう可能性があり、重要なサービスや人々の生活の安全にも有害な影響を及ぼす。
したがって、evの高速到達を支援する効率的なスケジューリングアプローチを提案することは重要である。
既存の車両中心スケジューリングアプローチは、現在の交通状況に基づいてevの最適経路を推奨することを目的としているが、道路中心のスケジューリングアプローチは、交通条件を改善し、交差点を通過するevの優先度を高めることを目的としている。
リアルタイム道路情報通信と戦略協調がより多くの利益をもたらすという直観から、リアルタイム経路計画モジュールと協調交通信号制御モジュールを含む学習ベースの協調道路スケジューリングアプローチであるlevidを提案し、相互に対話し、反復的に意思決定を行う。
リアルタイム経路計画モジュールは、トラヒック信号のリアルタイム変化に対処するために人工ポテンシャル場法を適用し、局所最適に陥ることを避ける。
コラボレーティブトラヒック信号制御モジュールは、グラフ注意強化学習フレームワークを利用して、異なる交差点の潜在特徴を抽出し、それらの相互作用を抽象化して協調ポリシーを学ぶ。
複数の実世界のデータセットに基づく広範な実験は、我々のアプローチが最先端のベースラインを上回ることを示している。
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