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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09167v3
• Date: Mon, 25 Sep 2023 21:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 20:54:56.688987
• Title: Mixed Traffic Control and Coordination from Pixels
• Title（参考訳）: ピクセルからの混合交通制御と協調
• Authors: Michael Villarreal, Bibek Poudel, Jia Pan, Weizi Li
• Abstract要約: 画像観察を用いたロボット車両は、環境の正確な情報を用いて、同様の性能が得られることを示す。 特定のシナリオでは、精度の観察により、我々のアプローチはより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.37701232116777
• 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 mixed 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 environment outflow, and local information, i.e., vehicle positions and velocities. Obtaining this information requires updating existing road infrastructure with vast sensor environments and communication to potentially unwilling human drivers. We consider image observations as the alternative for mixed traffic control via RL: 1) images are ubiquitous 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 environment to environment; and 3) images only require communication to equipment. In this work, we show robot vehicles using image observations can achieve similar performance to using precise information on environments, including ring, figure eight, intersection, merge, and bottleneck. In certain scenarios, our approach even outperforms using precision observations, e.g., up to 26% increase in average vehicle velocity in the merge environment and a 6% increase in outflow in the bottleneck environment, 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交通制御が混在する。 しかし、既存の研究の多くは、環境流出や局所的な情報、すなわち車両の位置や速度などのグローバルな情報を含む正確な観測を用いている。 この情報を得るには、既存の道路インフラを巨大なセンサー環境で更新し、潜在的に望ましくない人間ドライバーと通信する必要がある。 画像観察をrlによる混合交通制御の代替として検討する。 1) 画像は,衛星画像,車載カメラシステム,交通監視システムを通じてユビキタスである。 2)画像は,環境から環境への観測空間の完全な再表示を必要としない。 3)画像は機器への通信のみを必要とする。 本研究では,画像観測を用いたロボット車両が,リング,フィギュア8,交差点,マージ,ボトルネックといった環境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。 あるシナリオでは、グローバルな交通情報とは対照的に、局所的な交通情報のみを使用しながら、マージ環境における平均車両速度が最大26%増加し、ボトルネック環境におけるアウトフローが6%上昇するなど、高精度な観測を用いて、アプローチがさらに優れています。

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