論文の概要: An Enhanced Graph Representation for Machine Learning Based Automatic Intersection Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08655v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 14:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 19:16:14.648590
• Title: An Enhanced Graph Representation for Machine Learning Based Automatic Intersection Management
• Title（参考訳）: 自動交差点管理に基づく機械学習のための拡張グラフ表現
• Authors: Marvin Klimke, Jasper Gerigk, Benjamin V\"olz, Michael Buchholz
• Abstract要約: 我々は、前述したグラフベースのシーン表現とグラフニューラルネットワークに基づいて、強化学習を用いてこの問題にアプローチする。 本稿では,自動交差点管理において一般的に使用されるベースラインに対して,提案手法の詳細な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The improvement of traffic efficiency at urban intersections receives strong research interest in the field of automated intersection management. So far, mostly non-learning algorithms like reservation or optimization-based ones were proposed to solve the underlying multi-agent planning problem. At the same time, automated driving functions for a single ego vehicle are increasingly implemented using machine learning methods. In this work, we build upon a previously presented graph-based scene representation and graph neural network to approach the problem using reinforcement learning. The scene representation is improved in key aspects by using edge features in addition to the existing node features for the vehicles. This leads to an increased representation quality that is leveraged by an updated network architecture. The paper provides an in-depth evaluation of the proposed method against baselines that are commonly used in automatic intersection management. Compared to a traditional signalized intersection and an enhanced first-in-first-out scheme, a significant reduction of induced delay is observed at varying traffic densities. Finally, the generalization capability of the graph-based representation is evaluated by testing the policy on intersection layouts not seen during training. The model generalizes virtually without restrictions to smaller intersection layouts and within certain limits to larger ones.
• Abstract（参考訳）: 都市交差点における交通効率の向上は, 自動交差点管理の分野において, 強い研究関心を集めている。 これまでのところ、基礎となるマルチエージェント計画問題を解決するために、reservationやoptimize-basedといった非学習アルゴリズムが提案されている。 同時に、単一のego車両の自動運転機能が機械学習手法で実装されるようになっている。 本研究では,前述したグラフベースシーン表現とグラフニューラルネットワークに基づいて,強化学習を用いて問題にアプローチする。 車両の既存のノード機能に加えてエッジ機能を使用することで、シーン表現が重要な面で改善される。 これにより、ネットワークアーキテクチャの更新によって、表現品質が向上する。 本稿では,自動交差点管理において一般的に使用されるベースラインに対する提案手法の詳細な評価を行う。 従来の信号化交差点と拡張されたファースト・イン・ファースト・アウト・スキームと比較すると,様々な交通密度で遅延の顕著な低減が観察される。 最後に、グラフに基づく表現の一般化能力は、トレーニング中に見えない交差点レイアウトのポリシーをテストすることによって評価される。 このモデルは、小さな交差点のレイアウトや、より大きなものへの特定の制限に制限なく、事実上一般化する。

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