論文の概要: Traffic-R1: Reinforced LLMs Bring Human-Like Reasoning to Traffic Signal Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02344v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 07:05:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:08.926624
• Title: Traffic-R1: Reinforced LLMs Bring Human-Like Reasoning to Traffic Signal Control Systems
• Title（参考訳）: 交通R1:交通信号制御システムに人間ライクな推論をもたらす強化LLM
• Authors: Xingchen Zou, Yuhao Yang, Zheng Chen, Xixuan Hao, Yiqi Chen, Chao Huang, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: 我々は、交通信号制御(TSC)のための人間ライクな推論の基礎モデルであるTraffic-R1を紹介する。 トラヒック-R1は、ゼロショットの一般化、新しい道路網への変更なしの転送、アウト・オブ・ディストリビューションインシデントという3つの大きな利点を提供する。 プロダクション環境では、毎日55,000人以上のドライバーに影響を与える信号を管理し、平均キューの長さを5%以上削減し、オペレータのワークロードを半減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.08537395310505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Traffic-R1, a 3B-parameter foundation model with human-like reasoning for Traffic signal control (TSC), developed via self-exploration and iterative reinforcement of LLM with expert guidance in a simulated traffic environment. Compared with traditional reinforcement learning and recent LLM-based methods, Traffic-R1 offers three main advantages: zero-shot generalization, transferring unchanged to new road networks and out-of-distribution incidents by leveraging internal traffic-control policies and reasoning; a compact 3B-parameter design that supports real-time inference on mobile-class chips for edge deployment; and an explainable TSC process that enables multi-intersection coordination through communication and an asynchronous communication network. Extensive benchmarks show Traffic-R1 outperforms strong baselines and training-intensive RL controllers. In production, the model now manages signals affecting over 55,000 drivers daily, reduces average queue lengths by more than 5%, and halves operator workload. Our model is available at https://huggingface.co/Season998/Traffic-R1.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,交通信号制御のための人間ライクな推論を用いた3Bパラメータ基礎モデルであるTraffic-R1を紹介する。 従来の強化学習と最近のLCMベースの手法と比較して、Traffic-R1は、ゼロショットの一般化、新しい道路網への変更、内部のトラフィック制御ポリシーと推論を活用して配布外インシデント、エッジデプロイメントのためのモバイルクラスチップでのリアルタイム推論をサポートするコンパクトな3Bパラメータ設計、通信と非同期通信ネットワークによるマルチセクション調整を可能にする説明可能なTSCプロセスの3つの利点を提供している。 大規模なベンチマークでは、Traffic-R1は強力なベースラインとトレーニング集約型RLコントローラを上回っている。 運用環境では、毎日55,000人以上のドライバーに影響を与える信号を管理し、平均キューの長さを5%以上削減し、オペレータのワークロードを半減する。 私たちのモデルはhttps://huggingface.co/Season998/Traffic-R1で利用可能です。

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