論文の概要: Hybrid Traffic Control and Coordination from Pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09167v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 22:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 20:08:14.570578
• Title: Hybrid Traffic Control and Coordination from Pixels
• Title（参考訳）: ハイブリッド交通制御と画素からの協調
• Authors: Michael Villarreal, Bibek Poudel, Jia Pan, Weizi Li
• Abstract要約: 画像観測を用いたロボット車両は,ネットワーク上の正確な情報を用いた場合と同様の性能が得られることを示す。 また、テストネットワーク上では、一部のケースでパフォーマンス(最大26%)が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.506580054852325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic congestion is a persistent problem in our society. Existing methods for traffic control have proven futile in alleviating current congestion levels leading researchers to explore ideas with robot vehicles given the increased emergence of vehicles with different levels of autonomy on our roads. This gives rise to hybrid traffic control, where robot vehicles regulate human-driven vehicles, through reinforcement learning (RL). However, most existing studies use precise observations that involve global information, such as network throughput, as well as local information, such as vehicle positions and velocities. Obtaining this information requires updating existing road infrastructure with vast sensor networks and communication to potentially unwilling human drivers. We consider image observations as the alternative for hybrid traffic control via RL: 1) images are readily available through satellite imagery, in-car camera systems, and traffic monitoring systems; 2) Images do not require a complete re-imagination of the observation space from network to network; and 3) images only require communication to equipment. In this work, we show that robot vehicles using image observations can achieve similar performance to using precise information on networks, including ring, figure eight, merge, bottleneck, and intersections. We also demonstrate increased performance (up to 26%) in certain cases on tested networks, despite only using local traffic information as opposed to global traffic information.
• Abstract（参考訳）: 交通渋滞は社会の永続的な問題である。 既存の交通制御手法は、現在の渋滞レベルを緩和する上で無駄であることが証明されており、道路上での自律性の異なる車両の出現が増加するにつれて、研究者はロボットによるアイデアを探求するようになる。 これにより、ロボット車両が強化学習(RL)を通じて人間駆動車両を規制するハイブリッド交通制御がもたらされる。 しかし、既存の研究の多くは、ネットワークスループットなどのグローバル情報や、車両の位置や速度などのローカル情報を含む正確な観測を使っている。 この情報を取得するには、既存の道路インフラを大規模なセンサーネットワークで更新する必要がある。 我々は,画像観察をrlによるハイブリッド交通制御の代替案と考える。 1) 画像は、衛星画像、車載カメラシステム及び交通監視システムを介して容易に利用可能である。 2) 画像は,ネットワークからネットワークへの観測空間の完全な再想像を必要としない。 3)画像は機器への通信のみを必要とする。 本研究では,画像観察を用いたロボット車両が,リング,図8,マージ,ボトルネック,交差点などのネットワーク上の正確な情報を用いて,同様の性能を実現することを示す。 また,グローバルなトラフィック情報とは対照的に,ローカルトラフィック情報のみを使用しながら,テストネットワーク上では性能が26%向上することを示した。

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