論文の概要: Learning to Control and Coordinate Mixed Traffic Through Robot Vehicles at Complex and Unsignalized Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05294v4
• Date: Sat, 02 Nov 2024 01:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:25:47.877351
• Title: Learning to Control and Coordinate Mixed Traffic Through Robot Vehicles at Complex and Unsignalized Intersections
• Title（参考訳）: 複雑・不特定区間におけるロボットによる混在交通の制御と調整の学習
• Authors: Dawei Wang, Weizi Li, Lei Zhu, Jia Pan,
• Abstract要約: 本稿では,実世界の複雑な交差点におけるRVによる混在トラフィックの制御と調整のためのマルチエージェント強化学習手法を提案する。 本手法は,1時間あたり700台の車両の現実的な交通需要の下で,わずか5%のRVを経由した渋滞発生を防止する。 提案手法は,ブラックアウトイベント,突然のRVパーセンテージ低下,V2V通信エラーに対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.0086333735748
• License:
• Abstract: Intersections are essential road infrastructures for traffic in modern metropolises. However, they can also be the bottleneck of traffic flows as a result of traffic incidents or the absence of traffic coordination mechanisms such as traffic lights. Recently, various control and coordination mechanisms that are beyond traditional control methods have been proposed to improve the efficiency of intersection traffic by leveraging the ability of autonomous vehicles. Amongst these methods, the control of foreseeable mixed traffic that consists of human-driven vehicles (HVs) and robot vehicles (RVs) has emerged. We propose a decentralized multi-agent reinforcement learning approach for the control and coordination of mixed traffic by RVs at real-world, complex intersections -- an open challenge to date. We design comprehensive experiments to evaluate the effectiveness, robustness, generalizablility, and adaptability of our approach. In particular, our method can prevent congestion formation via merely 5% RVs under a real-world traffic demand of 700 vehicles per hour. In contrast, without RVs, congestion will form when the traffic demand reaches as low as 200 vehicles per hour. Moreover, when the RV penetration rate exceeds 60%, our method starts to outperform traffic signal control in terms of the average waiting time of all vehicles. Our method is not only robust against blackout events, sudden RV percentage drops, and V2V communication error, but also enjoys excellent generalizablility, evidenced by its successful deployment in five unseen intersections. Lastly, our method performs well under various traffic rules, demonstrating its adaptability to diverse scenarios. Videos and code of our work are available at https://sites.google.com/view/mixedtrafficcontrol
• Abstract（参考訳）: インターセクションは、現代のメトロポリスの交通に不可欠な道路インフラである。 しかし、交通事故や信号機のような交通調整機構の欠如により、交通流のボトルネックとなることもある。 近年,自動運転車の能力を活用して交差点交通の効率化を図るため,従来の制御方法を超える様々な制御・調整機構が提案されている。 これらの手法の中で,人間駆動車(HV)とロボット車(RV)からなる予測可能な混在交通の制御が出現している。 本稿では,現実の複雑な交差点におけるRVによる混在トラフィックの制御と調整を目的とした分散マルチエージェント強化学習手法を提案する。 提案手法の有効性,堅牢性,汎用性,適応性を評価するための総合的な実験を設計する。 特に,本手法は,1時間あたり700台の車両の現実的な交通需要の下で,わずか5%のRVを経由した渋滞発生を防止することができる。 対照的に、RVがなければ、交通需要が1時間に200台の車両に達すると渋滞が発生する。 さらに, RVの浸透速度が60%を超えると, 全車両の平均待ち時間において, 交通信号制御を上回り始める。 提案手法は,ブラックアウトイベント,突然のRVパーセンテージ低下,V2V通信エラーに対して頑健なだけでなく,不明瞭な5つの交差点への展開が成功していることを示す,優れた汎用性も備えている。 最後に,提案手法は様々な交通ルールの下でよく機能し,多様なシナリオへの適応性を示す。 私たちの作品のビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/mixedtrafficcontrolで公開されている。

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