論文の概要: CityFlowER: An Efficient and Realistic Traffic Simulator with Embedded Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06127v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 01:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:17:57.382972
• Title: CityFlowER: An Efficient and Realistic Traffic Simulator with Embedded Machine Learning Models
• Title（参考訳）: cityflower:組み込み機械学習モデルによる効率的かつ現実的な交通シミュレータ
• Authors: Longchao Da, Chen Chu, Weinan Zhang, Hua Wei
• Abstract要約: CityFlowERは、効率的で現実的な都市交通シミュレーションのための高度なシミュレータである。 シミュレータ内に機械学習モデルが組み込まれており、外部APIインタラクションの必要がなくなる。 これは、特に大規模なシミュレーションにおいて、非並列な柔軟性と効率を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.567208505574072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic simulation is an essential tool for transportation infrastructure planning, intelligent traffic control policy learning, and traffic flow analysis. Its effectiveness relies heavily on the realism of the simulators used. Traditional traffic simulators, such as SUMO and CityFlow, are often limited by their reliance on rule-based models with hyperparameters that oversimplify driving behaviors, resulting in unrealistic simulations. To enhance realism, some simulators have provided Application Programming Interfaces (APIs) to interact with Machine Learning (ML) models, which learn from observed data and offer more sophisticated driving behavior models. However, this approach faces challenges in scalability and time efficiency as vehicle numbers increase. Addressing these limitations, we introduce CityFlowER, an advancement over the existing CityFlow simulator, designed for efficient and realistic city-wide traffic simulation. CityFlowER innovatively pre-embeds ML models within the simulator, eliminating the need for external API interactions and enabling faster data computation. This approach allows for a blend of rule-based and ML behavior models for individual vehicles, offering unparalleled flexibility and efficiency, particularly in large-scale simulations. We provide detailed comparisons with existing simulators, implementation insights, and comprehensive experiments to demonstrate CityFlowER's superiority in terms of realism, efficiency, and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 交通シミュレーションは交通インフラ計画、インテリジェントな交通制御政策学習、交通流解析に欠かせないツールである。 その効果は、使用するシミュレータのリアリズムに大きく依存する。 SUMOやCityFlowのような従来の交通シミュレータは、運転行動を単純化し、非現実的なシミュレーションをもたらすハイパーパラメータを持つルールベースのモデルに依存しているため、しばしば制限される。 現実性を高めるために、いくつかのシミュレーターは機械学習(ML)モデルと相互作用するアプリケーションプログラミングインタフェース(API)を提供し、観測データから学習し、より洗練された運転行動モデルを提供している。 しかし、このアプローチは車両数の増加に伴ってスケーラビリティと時間効率の課題に直面している。 そこで本研究では,都市全体の交通シミュレーションの効率化を目的とした都市フローシミュレータであるcityflowerについて紹介する。 CityFlowERは、エミュレータ内にMLモデルを革新的にプリ組込み、外部APIインタラクションの必要性を排除し、高速なデータ計算を可能にする。 このアプローチにより、個々の車両に対するルールベースとMLの振る舞いモデルを組み合わせることができ、特に大規模シミュレーションにおいて、非並列な柔軟性と効率を提供する。 本稿では,CityFlowERの現実性,効率,適応性の観点から,既存のシミュレータとの比較,実装インサイト,総合的な実験について述べる。

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