論文の概要: EnduRL: Enhancing Safety, Stability, and Efficiency of Mixed Traffic Under Real-World Perturbations Via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12261v2
• Date: Sun, 24 Mar 2024 14:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:25:46.269802
• Title: EnduRL: Enhancing Safety, Stability, and Efficiency of Mixed Traffic Under Real-World Perturbations Via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: EnduRL: リアルタイム摂動学習による混在交通の安全性・安定性・効率向上
• Authors: Bibek Poudel, Weizi Li, Kevin Heaslip,
• Abstract要約: 実世界の走行軌道を解析し、幅広い加速度プロファイルを抽出する。 次に、これらのプロファイルを、混雑を軽減するためにRVをトレーニングするためのシミュレーションに組み込む。 RVの安全性は最大66%向上し、効率は最大54%向上し、安定性は最大97%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7273380623090846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-driven vehicles (HVs) amplify naturally occurring perturbations in traffic, leading to congestion--a major contributor to increased fuel consumption, higher collision risks, and reduced road capacity utilization. While previous research demonstrates that Robot Vehicles (RVs) can be leveraged to mitigate these issues, most such studies rely on simulations with simplistic models of human car-following behaviors. In this work, we analyze real-world driving trajectories and extract a wide range of acceleration profiles. We then incorporates these profiles into simulations for training RVs to mitigate congestion. We evaluate the safety, efficiency, and stability of mixed traffic via comprehensive experiments conducted in two mixed traffic environments (Ring and Bottleneck) at various traffic densities, configurations, and RV penetration rates. The results show that under real-world perturbations, prior RV controllers experience performance degradation on all three objectives (sometimes even lower than 100% HVs). To address this, we introduce a reinforcement learning based RV that employs a congestion stage classifier to optimize the safety, efficiency, and stability of mixed traffic. Our RVs demonstrate significant improvements: safety by up to 66%, efficiency by up to 54%, and stability by up to 97%.
• Abstract（参考訳）: 人力車(HV)は自然に発生する交通渋滞を増幅し、渋滞を招き、燃料消費の増加、衝突リスクの増大、道路容量の削減に寄与する。 以前の研究では、ロボット自動車(RV)がこれらの問題を緩和するために活用できることが示されているが、そのような研究のほとんどは、人間の自動車追従行動の単純化モデルによるシミュレーションに依存している。 本研究では,実世界の走行軌道を解析し,幅広い加速度プロファイルを抽出する。 次に、これらのプロファイルを、混雑を軽減するためにRVをトレーニングするためのシミュレーションに組み込む。 本研究では, 交通密度, 構成, RV浸透率の2つの混合交通環境(リング, ボトルネック)で実施した総合的な実験を通じて, 混合交通の安全性, 効率, 安定性を評価する。 その結果、実世界の摂動下では、従来のRVコントローラは3つの目標(時には100%HV以下)で性能劣化を経験することがわかった。 そこで我々は,混在トラフィックの安全性,効率,安定性を最適化するために,混雑ステージ分類器を用いた強化学習に基づくRVを提案する。 RVの安全性は最大66%向上し、効率は最大54%向上し、安定性は最大97%向上した。

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