論文の概要: Traffic Co-Simulation Framework Empowered by Infrastructure Camera Sensing and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03925v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 07:01:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:01.719429
• Title: Traffic Co-Simulation Framework Empowered by Infrastructure Camera Sensing and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: インフラカメラセンシングと強化学習を活用した交通共シミュレーションフレームワーク
• Authors: Talha Azfar, Ruimin Ke,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、反復シミュレーションを用いて、ネットワーク内の信号機の制御戦略の学習に特に有効である。 本研究では,高忠実度3次元モデリングと大規模交通流シミュレーションを組み合わせたCARLAとSUMOを統合したシミュレーションフレームワークを提案する。 テストベッドでの実験では、リアルタイムカメラを用いた交通状況検出におけるMARLアプローチの有効性が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.336971448707467
• License:
• Abstract: Traffic simulations are commonly used to optimize traffic flow, with reinforcement learning (RL) showing promising potential for automated traffic signal control. Multi-agent reinforcement learning (MARL) is particularly effective for learning control strategies for traffic lights in a network using iterative simulations. However, existing methods often assume perfect vehicle detection, which overlooks real-world limitations related to infrastructure availability and sensor reliability. This study proposes a co-simulation framework integrating CARLA and SUMO, which combines high-fidelity 3D modeling with large-scale traffic flow simulation. Cameras mounted on traffic light poles within the CARLA environment use a YOLO-based computer vision system to detect and count vehicles, providing real-time traffic data as input for adaptive signal control in SUMO. MARL agents, trained with four different reward structures, leverage this visual feedback to optimize signal timings and improve network-wide traffic flow. Experiments in the test-bed demonstrate the effectiveness of the proposed MARL approach in enhancing traffic conditions using real-time camera-based detection. The framework also evaluates the robustness of MARL under faulty or sparse sensing and compares the performance of YOLOv5 and YOLOv8 for vehicle detection. Results show that while better accuracy improves performance, MARL agents can still achieve significant improvements with imperfect detection, demonstrating adaptability for real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 交通シミュレーションは交通流の最適化に一般的に用いられ、強化学習(RL)は自動信号制御の有望な可能性を示している。 マルチエージェント強化学習(MARL)は、反復シミュレーションを用いて、ネットワーク内の信号機の制御戦略の学習に特に有効である。 しかし、既存の手法では、インフラの可用性とセンサーの信頼性に関する現実的な制限を無視する、完璧な車両検出を前提としていることが多い。 本研究では,高忠実度3次元モデリングと大規模交通流シミュレーションを組み合わせたCARLAとSUMOを統合したシミュレーションフレームワークを提案する。 CARLA環境内の信号柱に搭載されたカメラは、YOLOベースのコンピュータビジョンシステムを使用して車両を検出し、カウントし、SUMOの適応信号制御のための入力としてリアルタイムの交通データを提供する。 4つの異なる報酬構造で訓練されたMARLエージェントは、この視覚フィードバックを利用して信号タイミングを最適化し、ネットワーク全体のトラフィックフローを改善する。 テストベッドでの実験では,リアルタイムカメラを用いた交通状況検出におけるMARLアプローチの有効性が実証された。 このフレームワークはまた、MARLの欠陥またはスパースセンシング時の堅牢性を評価し、車両検出のためのYOLOv5とYOLOv8の性能を比較する。 その結果、MARLエージェントは精度が向上する一方で、不完全検出による大幅な改善を実現し、現実のシナリオへの適応性を実証できることがわかった。

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