Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Reinforcement Learning for the Joint Control of Traffic Light Signaling and Vehicle Speed Advice

論文の概要: Deep Reinforcement Learning for the Joint Control of Traffic Light Signaling and Vehicle Speed Advice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09881v1
Date: Mon, 18 Sep 2023 15:45:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-09-19 12:29:07.508252
Title: Deep Reinforcement Learning for the Joint Control of Traffic Light Signaling and Vehicle Speed Advice
Title（参考訳）: 交通信号信号と車両速度アドバイスの協調制御のための深層強化学習
Authors: Johannes V. S. Busch, Robert Voelckner, Peter Sossalla, Christian L. Vielhaus, Roberto Calandra, Frank H. P. Fitzek
Abstract要約: 本稿では,交通信号制御と車両速度アドバイスの両方の制御を共同で学習する試みを提案する。実験では,11のベンチマークシナリオ中8つのシナリオにおいて,共同制御手法により平均走行遅延を低減し,信号機のみを制御する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.506271224735029
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic congestion in dense urban centers presents an economical and environmental burden. In recent years, the availability of vehicle-to-anything communication allows for the transmission of detailed vehicle states to the infrastructure that can be used for intelligent traffic light control. The other way around, the infrastructure can provide vehicles with advice on driving behavior, such as appropriate velocities, which can improve the efficacy of the traffic system. Several research works applied deep reinforcement learning to either traffic light control or vehicle speed advice. In this work, we propose a first attempt to jointly learn the control of both. We show this to improve the efficacy of traffic systems. In our experiments, the joint control approach reduces average vehicle trip delays, w.r.t. controlling only traffic lights, in eight out of eleven benchmark scenarios. Analyzing the qualitative behavior of the vehicle speed advice policy, we observe that this is achieved by smoothing out the velocity profile of vehicles nearby a traffic light. Learning joint control of traffic signaling and speed advice in the real world could help to reduce congestion and mitigate the economical and environmental repercussions of today's traffic systems.
Abstract（参考訳）: 密集した都市部の交通渋滞は経済的・環境的な負担をもたらす。近年では、車両間通信が利用可能になり、インテリジェントな光制御に使用できるインフラへの詳細な車両状態の送信が可能になる。反対に、インフラは、適切な速度などの運転行動に関するアドバイスを車両に提供することで、交通システムの有効性を向上させることができる。いくつかの研究は、交通信号の制御や車両速度のアドバイスに深い強化学習を適用した。本研究では,両者の制御を共同学習する最初の試みを提案する。我々は、交通システムの有効性を改善するためにこれを示す。実験では,11のベンチマークシナリオ中8つのシナリオにおいて,共同制御手法により平均走行遅延を低減し,信号機のみを制御する。車両の速度アドバイスポリシの定性的挙動を解析した結果,信号機近傍の車両の速度分布をスムーズにすることで実現可能であることがわかった。現実世界における交通信号の協調制御と速度アドバイスの学習は、混雑を減らし、今日の交通システムの経済的および環境的な影響を軽減するのに役立つ。

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