論文の概要: Analyzing Behaviors of Mixed Traffic via Reinforcement Learning at Unsignalized Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05325v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 02:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:46:28.431623
• Title: Analyzing Behaviors of Mixed Traffic via Reinforcement Learning at Unsignalized Intersections
• Title（参考訳）: 不特定区間における強化学習による混合交通の挙動解析
• Authors: Supriya Sarker
• Abstract要約: 本稿では,Reinforcement Learning(RL)エージェントが,停止・停止交通シナリオの文脈において,マルチモーダル分布を示す範囲について検討する。 第2に、複雑な交通環境下で、RL制御ロボット車両(RV)が、その方向を効果的にナビゲートし、他の車両と協調する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this report, we delve into two critical research inquiries. Firstly, we explore the extent to which Reinforcement Learning (RL) agents exhibit multimodal distributions in the context of stop-and-go traffic scenarios. Secondly, we investigate how RL-controlled Robot Vehicles (RVs) effectively navigate their direction and coordinate with other vehicles in complex traffic environments. Our analysis encompasses an examination of multimodality within queue length, outflow, and platoon size distributions for both Robot and Human-driven Vehicles (HVs). Additionally, we assess the Pearson coefficient correlation, shedding light on relationships between queue length and outflow, considering both identical and differing travel directions. Furthermore, we delve into causal inference models, shedding light on the factors influencing queue length across scenarios involving varying travel directions. Through these investigations, this report contributes valuable insights into the behaviors of mixed traffic (RVs and HVs) in traffic management and coordination.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,二つの批判的研究を考察する。 まず,Reinforcement Learning(RL)エージェントが,停止・停止交通シナリオの文脈において,マルチモーダルな分布を示すかを検討する。 第2に、複雑な交通環境下で、RL制御ロボット車両(RV)が、その方向を効果的にナビゲートし、他の車両と協調する方法について検討する。 本分析では,ロボットおよび人間駆動車(HV)の待ち行列長,アウトフロー,小隊サイズ分布の多様性を検討した。 さらに,Pearson係数の相関,待ち行列長とアウトフローの関係に関する光を,同一方向と異なる方向の両方を考慮して評価する。 さらに、因果推論モデルを調べ、進行方向の異なるシナリオにまたがる待ち行列の長さに影響を与える要因について光を当てる。 これらの調査を通じて,交通管理・調整における混在交通(RV,HV)の挙動に関する貴重な知見を提供する。

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