論文の概要: FuzzyLight: A Robust Two-Stage Fuzzy Approach for Traffic Signal Control Works in Real Cities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15820v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 06:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:28.030902
• Title: FuzzyLight: A Robust Two-Stage Fuzzy Approach for Traffic Signal Control Works in Real Cities
• Title（参考訳）: FuzzyLight: 実都市における交通信号制御のためのロバストな2段階ファジィアプローチ
• Authors: Mingyuan Li, Jiahao Wang, Bo Du, Jun Shen, Qiang Wu,
• Abstract要約: ファジィライトと呼ばれる頑健な2段階ファジィ手法を提案する。 圧縮センシングとRTLを統合してTSCデプロイメントを行う。 これは22の交差点の実際の都市で機能し、現実世界とシミュレーション環境の両方で優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.019185360592196
• License:
• Abstract: Effective traffic signal control (TSC) is crucial in mitigating urban congestion and reducing emissions. Recently, reinforcement learning (RL) has been the research trend for TSC. However, existing RL algorithms face several real-world challenges that hinder their practical deployment in TSC: (1) Sensor accuracy deteriorates with increased sensor detection range, and data transmission is prone to noise, potentially resulting in unsafe TSC decisions. (2) During the training of online RL, interactions with the environment could be unstable, potentially leading to inappropriate traffic signal phase (TSP) selection and traffic congestion. (3) Most current TSC algorithms focus only on TSP decisions, overlooking the critical aspect of phase duration, affecting safety and efficiency. To overcome these challenges, we propose a robust two-stage fuzzy approach called FuzzyLight, which integrates compressed sensing and RL for TSC deployment. FuzzyLight offers several key contributions: (1) It employs fuzzy logic and compressed sensing to address sensor noise and enhances the efficiency of TSP decisions. (2) It maintains stable performance during training and combines fuzzy logic with RL to generate precise phases. (3) It works in real cities across 22 intersections and demonstrates superior performance in both real-world and simulated environments. Experimental results indicate that FuzzyLight enhances traffic efficiency by 48% compared to expert-designed timings in the real world. Furthermore, it achieves state-of-the-art (SOTA) performance in simulated environments using six real-world datasets with transmission noise. The code and deployment video are available at the URL1
• Abstract（参考訳）: 交通信号制御 (TSC) は, 都市交通渋滞の緩和と排出削減に重要である。 近年、強化学習(RL)がTSCの研究トレンドとなっている。 しかし,既存のRLアルゴリズムでは,センサ検出範囲の増大に伴いセンサ精度が低下し,ノイズが発生しやすいため,TSCの安全性が低下する可能性がある。 2) オンラインRLのトレーニング中,環境との相互作用は不安定になり,不適切な交通信号位相の選択や渋滞につながる可能性がある。 3) 現状のTSCアルゴリズムは, 位相長の重要な側面を克服し, 安全性と効率に影響を及ぼすため, TSP決定にのみ焦点をあてている。 これらの課題を克服するために、圧縮センシングとRTLを統合した2段階ファジィアプローチであるFuzzyLightを提案する。 1)ファジィ論理と圧縮センシングを用いてセンサノイズに対処し、TSP決定の効率を高める。 2) 訓練中に安定した性能を維持し, ファジィ論理とRLを組み合わせて正確な位相を生成する。 (3)22の交差点にまたがる実際の都市で機能し、実環境とシミュレーション環境の両方において優れた性能を示す。 実験の結果,FuzzyLightは,専門家が設計した実世界のタイミングと比較して,交通効率を48%向上させることがわかった。 さらに、伝送ノイズを伴う6つの実世界のデータセットを用いて、シミュレーション環境でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。 コードとデプロイメントのビデオはURL1で公開されている。

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