論文の概要: Right-to-Override for Critical Urban Control Systems: A Deliberative Audit Method for Buildings, Power, and Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13369v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 03:16:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.567888
- Title: Right-to-Override for Critical Urban Control Systems: A Deliberative Audit Method for Buildings, Power, and Transport
- Title(参考訳): クリティカル・アーバン・コントロール・システムのための右から右へ:建物・電力・交通の試行的監査手法
- Authors: Rashid Mushkani,
- Abstract要約: 右から右へのフォールバック(R2O)を形式化し、オーバライド権限、証拠しきい値、およびドメイン検証された安全な状態を定義します。
本稿では,プレデプロイウォークスルー,シャドーモード試験,インシデント後のレビューのためのプレイブックを備えたDAM(Deliberative Audit Method)を紹介する。
R2Oは、限られた効率損失で分布損失を減少させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automation now steers building HVAC, distribution grids, and traffic signals, yet residents rarely have authority to pause or redirect these systems when they harm inclusivity, safety, or accessibility. We formalize a Right-to-Override (R2O) - defining override authorities, evidentiary thresholds, and domain-validated safe fallback states - and introduce a Deliberative Audit Method (DAM) with playbooks for pre-deployment walkthroughs, shadow-mode trials, and post-incident review. We instantiate R2O/DAM in simulations of smart-grid load shedding, building HVAC under occupancy uncertainty, and multi-agent traffic signals. R2O reduces distributional harm with limited efficiency loss: load-shedding disparity in unserved energy drops from 5.61x to 0.69x with constant curtailment; an override eliminates two discomfort-hours for seniors at an energy cost of 77 kWh; and median pedestrian wait falls from 90.4 s to 55.9 s with a 6.0 s increase in mean vehicle delay. We also contribute a policy standard, audit worksheets, and a ModelOps integration pattern to make urban automation contestable and reviewable.
- Abstract(参考訳): 自動化は現在、HVAC、配電網、交通信号の構築を担っているが、住民がアクセシビリティ、安全性、アクセシビリティを損なうと、これらのシステムを停止またはリダイレクトする権限を持つことは滅多にない。
我々は、オーバライド権限、証拠しきい値、ドメイン検証済みの安全なフォールバック状態の定義を形式化し、プリデプロイウォークスルー、シャドーモードトライアル、インシデント後のレビューのためのプレイブックを備えたDAM(Deliberative Audit Method)を導入する。
R2O/DAMは、スマートグリッド負荷層シミュレーション、占有不確実性下でのHVACの構築、およびマルチエージェントトラフィック信号のシミュレーションにおいて、インスタンス化する。
R2Oは、制限された効率損失による分配的損失を低減し、未保存エネルギーの負荷遮断不均衡は、一定間隔で5.61xから0.69xに減少し、オーバーライドは、77kWhのエネルギーコストで高齢者の2つの不快時間を排除し、中央の歩行者待機は90.4秒から55.9秒に減少し、平均車両遅延は6.0秒増加する。
また、ポリシー標準、監査ワークシート、ModelOps統合パターンをコントリビュートして、都市自動化の競争性とレビューを可能にします。
関連論文リスト
- Bench2Drive: Towards Multi-Ability Benchmarking of Closed-Loop End-To-End Autonomous Driving [59.705635382104454]
本稿では,E2E-ADシステムのマルチ能力をクローズドループで評価するための最初のベンチマークであるBench2Driveを紹介する。
我々は最先端のE2E-ADモデルを実装し、Bench2Driveで評価し、現状と今後の方向性について洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T09:12:30Z) - Model-free Learning of Corridor Clearance: A Near-term Deployment
Perspective [5.39179984304986]
コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)技術の公衆衛生応用は、交通を間接的に調整することで救急医療サービス(EMS)の応答時間を短縮することである。
このトピックに関する既存の研究は、EMS車両の故障が通常の交通に与える影響を見落とし、100%CAVの侵入を仮定し、交差点におけるリアルタイム交通信号タイミングデータと待ち行列長に依存し、最適なモデルに基づくCAV制御戦略を導出する際の交通設定について様々な仮定を行う。
これらの課題を克服し、短期的実世界の適用性を高めるために、深部強化学習(DRL)を用いたCAV制御戦略設計のためのモデルフリーアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T06:08:53Z) - What Matters to Enhance Traffic Rule Compliance of Imitation Learning for End-to-End Autonomous Driving [10.191916541924813]
そこで我々は,P-CSGを提案する。P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG,P-CSG。
本稿では,赤信号,停止標識,曲率速度ペナルティという3つの罰則を導入し,エージェントが交通規則に敏感になるようにした。
FGSMやDot攻撃などの敵攻撃に対するロバストネス評価を行ったところ,他のベースラインモデルと比較してロバストネスが著しく増加した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T15:54:56Z) - A Multiplicative Value Function for Safe and Efficient Reinforcement
Learning [131.96501469927733]
本稿では,安全評論家と報酬評論家からなる新しい乗法値関数を持つモデルフリーRLアルゴリズムを提案する。
安全評論家は、制約違反の確率を予測し、制限のないリターンのみを見積もる報酬批評家を割引する。
安全制約を付加した古典的RLベンチマークや、画像を用いたロボットナビゲーションタスク、生のライダースキャンを観察する4つの環境において、本手法の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T18:29:15Z) - A new Hyper-heuristic based on Adaptive Simulated Annealing and
Reinforcement Learning for the Capacitated Electric Vehicle Routing Problem [9.655068751758952]
都市部では環境汚染と地球温暖化を減らすために電気自動車(EV)が採用されている。
社会と経済の持続可能性に影響を与え続けているラストマイルロジスティクスの軌道をルーティングするのにはまだ不足がある。
本稿では,高ヒューリスティック適応アニーリングと強化学習というハイパーヒューリスティックなアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T11:10:38Z) - A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Coordination Framework for
Connected and Automated Vehicles at Merging Roadways [0.0]
接続された自動車両(CAV)は、渋滞、事故、エネルギー消費、温室効果ガスの排出に対処する可能性がある。
停止運転をなくすようにCAVを調整するためのフレームワークを提案する。
数値シミュレーションによりCAVの協調性を実証し,停止運転を排除してスムーズな交通流を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T22:26:52Z) - An electric vehicle charging station access equilibrium model with M/D/C
queueing [0.0]
本稿では,M/D/Cキュー近似を非微分非線形プログラムとして用いたEV-to-charging station user equilibrium (UE)割り当てモデルを提案する。
このモデルは、2020年7月8日時点のニューヨーク市全体行政サービス(NYC DCAS)およびEV充電ステーションの構成に関する大規模なケーススタディに適用される。
その結果,高い待ち待ち時間ではなく,高い利用率の場所の選択に基づくポリシが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T05:23:36Z) - Cautious Adaptation For Reinforcement Learning in Safety-Critical
Settings [129.80279257258098]
都市運転のような現実の安全クリティカルな目標設定における強化学習(RL)は危険である。
非安全クリティカルな「ソース」環境でエージェントが最初に訓練する「安全クリティカル適応」タスクセットを提案する。
多様な環境における事前経験がリスクを見積もるためにエージェントに装備するという直感に基づくソリューションアプローチであるCARLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-15T01:40:59Z) - Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to
Distribution Shifts? [104.04999499189402]
トレーニング外の配布(OOD)シナリオは、デプロイ時にエージェントを学ぶ上で一般的な課題である。
インプロバスト模倣計画(RIP)と呼ばれる不確実性を考慮した計画手法を提案する。
提案手法は,OODシーンにおける過信および破滅的な外挿を低減し,分布変化を検知し,回復することができる。
分散シフトを伴うタスク群に対する駆動エージェントのロバスト性を評価するために,自動走行車ノベルシーンベンチマークであるtexttCARNOVEL を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T11:07:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。