論文の概要: URB - Urban Routing Benchmark for RL-equipped Connected Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17734v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 09:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:35.897527
• Title: URB - Urban Routing Benchmark for RL-equipped Connected Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: URBによるRL接続型自律走行車両の都市計画ベンチマーク
• Authors: Ahmet Onur Akman, Anastasia Psarou, Michał Hoffmann, Łukasz Gorczyca, Łukasz Kowalski, Paweł Gora, Grzegorz Jamróz, Rafał Kucharski,
• Abstract要約: RL搭載CAVのためのURB: Urban Routing Benchmarkを提案する。 URBは29の現実世界のネットワークで評価を統一する総合的なベンチマーク環境である。 その結果、長いトレーニングとコストのかかるトレーニングにもかかわらず、最先端のMARLアルゴリズムが人間を上回ることはめったにないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Connected Autonomous Vehicles (CAVs) promise to reduce congestion in future urban networks, potentially by optimizing their routing decisions. Unlike for human drivers, these decisions can be made with collective, data-driven policies, developed using machine learning algorithms. Reinforcement learning (RL) can facilitate the development of such collective routing strategies, yet standardized and realistic benchmarks are missing. To that end, we present URB: Urban Routing Benchmark for RL-equipped Connected Autonomous Vehicles. URB is a comprehensive benchmarking environment that unifies evaluation across 29 real-world traffic networks paired with realistic demand patterns. URB comes with a catalog of predefined tasks, multi-agent RL (MARL) algorithm implementations, three baseline methods, domain-specific performance metrics, and a modular configuration scheme. Our results show that, despite the lengthy and costly training, state-of-the-art MARL algorithms rarely outperformed humans. The experimental results reported in this paper initiate the first leaderboard for MARL in large-scale urban routing optimization. They reveal that current approaches struggle to scale, emphasizing the urgent need for advancements in this domain.
• Abstract（参考訳）: コネクテッド・オートモービルズ(CAV)は、将来の都市ネットワークにおいて、ルーティング決定を最適化することで渋滞を減らすことを約束している。 人間のドライバとは異なり、これらの決定は、機械学習アルゴリズムを使用して開発された集合的でデータ駆動のポリシーで行うことができる。 強化学習(RL)は、このような集合的ルーティング戦略の開発を促進するが、標準化され、現実的なベンチマークが欠落している。 この目的のために、我々はRB:Urban Routing Benchmark for RL-equiped Connected autonomous Vehiclesを紹介する。 URBは、現実的な需要パターンと組み合わせた29の現実世界のトラフィックネットワークに対する評価を統一する総合的なベンチマーク環境である。 URBには、予め定義されたタスクのカタログ、マルチエージェントRL(MARL)アルゴリズムの実装、3つのベースラインメソッド、ドメイン固有のパフォーマンスメトリクス、モジュール構成スキームが含まれている。 我々の結果は、長大で高価な訓練にもかかわらず、最先端のMARLアルゴリズムが人間を上回ることは滅多にないことを示している。 本稿では,大規模都市経路最適化において,MARLのリーダボードを初めて導入する実験結果について報告する。 彼らは、現在のアプローチがスケールするのに苦労していることを明らかにし、この領域における急激な進歩の必要性を強調している。

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