論文の概要: Implicit Sensing in Traffic Optimization: Advanced Deep Reinforcement Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14395v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 15:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 16:35:55.494606
• Title: Implicit Sensing in Traffic Optimization: Advanced Deep Reinforcement Learning Techniques
• Title（参考訳）: 交通最適化における暗黙のセンシング:高度強化学習技術
• Authors: Emanuel Figetakis, Yahuza Bello, Ahmed Refaey, Lei Lei, Medhat Moussa
• Abstract要約: 本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく車追従・車線変更決定制御システムを提案する。 我々は、よく知られたDQNアルゴリズムを用いてRLエージェントを訓練し、適切な判断を下す。 提案したモデルの性能を,エプシロン・グレーディ・ポリシーとボルツマン・ポリシーの2つのポリシーで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.042717292629285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A sudden roadblock on highways due to many reasons such as road maintenance, accidents, and car repair is a common situation we encounter almost daily. Autonomous Vehicles (AVs) equipped with sensors that can acquire vehicle dynamics such as speed, acceleration, and location can make intelligent decisions to change lanes before reaching a roadblock. A number of literature studies have examined car-following models and lane-changing models. However, only a few studies proposed an integrated car-following and lane-changing model, which has the potential to model practical driving maneuvers. Hence, in this paper, we present an integrated car-following and lane-changing decision-control system based on Deep Reinforcement Learning (DRL) to address this issue. Specifically, we consider a scenario where sudden construction work will be carried out along a highway. We model the scenario as a Markov Decision Process (MDP) and employ the well-known DQN algorithm to train the RL agent to make the appropriate decision accordingly (i.e., either stay in the same lane or change lanes). To overcome the delay and computational requirement of DRL algorithms, we adopt an MEC-assisted architecture where the RL agents are trained on MEC servers. We utilize the highly reputable SUMO simulator and OPENAI GYM to evaluate the performance of the proposed model under two policies; {\epsilon}-greedy policy and Boltzmann policy. The results unequivocally demonstrate that the DQN agent trained using the {\epsilon}-greedy policy significantly outperforms the one trained with the Boltzmann policy.
• Abstract（参考訳）: 道路の整備、事故、自動車の修理など多くの理由で高速道路の突然の道路遮断は、我々がほぼ毎日直面する一般的な状況である。 自動運転車(AV)は、速度、加速度、位置などの車両のダイナミクスを取得できるセンサーを備えており、道路封鎖に達する前に車線を変更するインテリジェントな決定を下すことができる。 多くの文献研究が車追従モデルと車線変更モデルを調査している。 しかし、実用的な運転操作をモデル化する可能性を秘めた車追従・車線変更モデルを提案した研究はわずかであった。 そこで本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく車追従と車線変更による意思決定制御システムについて述べる。 具体的には,高速道路に沿って突然工事を行うシナリオについて考察する。 シナリオをマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、よく知られたDQNアルゴリズムを用いてRLエージェントを訓練し、適切な決定を行う(すなわち、同じ車線に留まるか、車線を変更する)。 DRLアルゴリズムの遅延と計算要求を克服するため、我々はMECサーバ上でRLエージェントをトレーニングするMEC支援アーキテクチャを採用する。 我々は高信頼性SUMOシミュレータとOPENAI GYMを用いて,提案モデルの性能評価を行う。 この結果は、"epsilon"-greedyポリシーを用いて訓練されたdqnエージェントがボルツマンポリシーで訓練されたエージェントを著しく上回っていることを明らかにしている。

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