論文の概要: Safe and Psychologically Pleasant Traffic Signal Control with Reinforcement Learning using Action Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10122v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 05:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 18:19:14.918072
• Title: Safe and Psychologically Pleasant Traffic Signal Control with Reinforcement Learning using Action Masking
• Title（参考訳）: 行動マスキングを用いた強化学習による安全・心理的な交通信号制御
• Authors: Arthur M\"uller, Matthia Sabatelli
• Abstract要約: 本稿では,設計上安全な行動空間を用いて,現実世界の交差点における安全性を確保する手法を提案する。 現実のデプロイメントにおけるもうひとつの課題は,道路ユーザのストレスを回避するためのコントロール行動を保証することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) for traffic signal control (TSC) has shown better performance in simulation for controlling the traffic flow of intersections than conventional approaches. However, due to several challenges, no RL-based TSC has been deployed in the field yet. One major challenge for real-world deployment is to ensure that all safety requirements are met at all times during operation. We present an approach to ensure safety in a real-world intersection by using an action space that is safe by design. The action space encompasses traffic phases, which represent the combination of non-conflicting signal colors of the intersection. Additionally, an action masking mechanism makes sure that only appropriate phase transitions are carried out. Another challenge for real-world deployment is to ensure a control behavior that avoids stress for road users. We demonstrate how to achieve this by incorporating domain knowledge through extending the action masking mechanism. We test and verify our approach in a realistic simulation scenario. By ensuring safety and psychologically pleasant control behavior, our approach drives development towards real-world deployment of RL for TSC.
• Abstract（参考訳）: トラヒック信号制御(tsc)のための強化学習(rl)は,従来の手法よりも交差点のトラヒックフローを制御するシミュレーションの性能が向上している。 しかし、いくつかの課題により、RTLベースのTSCがまだ現場に配備されていない。 実際のデプロイメントにおける大きな課題のひとつは、すべての安全要件が運用中は常に満たされることを保証することです。 本稿では,設計上安全な動作空間を用いて,実世界の交差点における安全を確保する手法を提案する。 動作空間は、交差点の衝突しない信号色の組み合わせを表すトラヒックフェーズを含んでいる。 さらに、アクションマスキング機構は、適切な位相遷移のみが行われることを保証する。 現実のデプロイメントにおけるもうひとつの課題は,道路ユーザのストレスを回避するコントロール行動を保証することだ。 我々は、アクションマスキング機構を拡張してドメイン知識を組み込むことで、これを実現する方法を実証する。 私たちは現実的なシミュレーションシナリオでアプローチをテストし検証します。 安全性と心理的に快適な制御行動を確保することにより,本手法はRTL for TSCの現実的な展開に向けた開発を促進する。

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