論文の概要: CBLab: Supporting the Training of Large-scale Traffic Control Policies
with Scalable Traffic Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00896v2
- Date: Mon, 5 Jun 2023 01:21:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 04:33:11.718865
- Title: CBLab: Supporting the Training of Large-scale Traffic Control Policies
with Scalable Traffic Simulation
- Title（参考訳）: CBLab: スケーラブル交通シミュレーションによる大規模交通制御政策のトレーニング支援
- Authors: Chumeng Liang, Zherui Huang, Yicheng Liu, Zhanyu Liu, Guanjie Zheng,
Hanyuan Shi, Kan Wu, Yuhao Du, Fuliang Li, Zhenhui Li
- Abstract要約: スケーラブルなトラフィックシミュレーションのためのツールキットである textbfCity textbfBrain textbfLab を提案する。
CBLabはCBEngine、CBData、CBScenarioの3つのコンポーネントで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.67129499130489
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traffic simulation provides interactive data for the optimization of traffic
control policies. However, existing traffic simulators are limited by their
lack of scalability and shortage in input data, which prevents them from
generating interactive data from traffic simulation in the scenarios of real
large-scale city road networks.
In this paper, we present \textbf{C}ity \textbf{B}rain \textbf{Lab}, a
toolkit for scalable traffic simulation. CBLab consists of three components:
CBEngine, CBData, and CBScenario. CBEngine is a highly efficient simulator
supporting large-scale traffic simulation. CBData includes a traffic dataset
with road network data of 100 cities all around the world. We also develop a
pipeline to conduct a one-click transformation from raw road networks to input
data of our traffic simulation. Combining CBEngine and CBData allows
researchers to run scalable traffic simulations in the road network of real
large-scale cities. Based on that, CBScenario implements an interactive
environment and a benchmark for two scenarios of traffic control policies
respectively, with which traffic control policies adaptable for large-scale
urban traffic can be trained and tuned. To the best of our knowledge, CBLab is
the first infrastructure supporting traffic control policy optimization in
large-scale urban scenarios. CBLab has supported the City Brain Challenge @ KDD
CUP 2021. The project is available on
GitHub:~\url{https://github.com/CityBrainLab/CityBrainLab.git}.
- Abstract（参考訳）: トラフィックシミュレーションは、トラフィック制御ポリシーの最適化のためのインタラクティブなデータを提供する。
しかし、既存の交通シミュレータは、スケーラビリティの欠如と入力データの不足により制限されており、実際の大都市道路網のシナリオにおいて、交通シミュレーションから対話的なデータを生成できない。
本稿では,スケーラブルなトラフィックシミュレーションのためのツールキットであるtextbf{C}ity \textbf{B}rain \textbf{Lab}を提案する。
CBLabはCBEngine、CBData、CBScenarioの3つのコンポーネントで構成されている。
CBEngineは大規模交通シミュレーションをサポートする高効率シミュレータである。
CBDataには、世界中の100都市の道路ネットワークデータを含むトラフィックデータセットが含まれている。
また,生の道路網から交通シミュレーションの入力データへのワンクリック変換を行うパイプラインを開発した。
CBEngineとCBDataを組み合わせることで、研究者は実際の大規模都市の道路ネットワークでスケーラブルなトラフィックシミュレーションを実行できる。
そこでCBScenarioは,大規模都市交通に適応可能な交通制御ポリシーをトレーニングし,調整可能な2つのシナリオを対象とした,対話型環境とベンチマークを実装した。
我々の知る限りでは、CBLabは大規模な都市シナリオにおける交通制御ポリシー最適化をサポートする最初のインフラである。
CBLabはCity Brain Challenge @ KDD CUP 2021をサポートしている。
プロジェクトはgithubで入手できる:~\url{https://github.com/citybrainlab/citybrainlab.git}
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