論文の概要: A Graph-Based Control Interface for Traffic Signals on Heterogeneous Road Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21831v1
• Date: Thu, 23 Jul 2026 21:44:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.003481
• Title: A Graph-Based Control Interface for Traffic Signals on Heterogeneous Road Networks
• Title（参考訳）: 不均一道路網における交通信号のグラフ制御インタフェース
• Abstract要約: 本稿では,共有グラフニューラルネットワークが個々の交通行動にスコアを割り当てるトラヒック信号制御インタフェースを提案する。 方向付けられた回廊ノードはトラフィックコンテキストを提供し、移動ノードは制御された入出力経路を表す。 実験は、目に見えない合成格子ジオメトリ、変化した信号カバレッジ、および5つの異種都市グラフのインターフェースを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a traffic-signal control interface in which a shared graph neural network assigns scores to individual traffic movements. Each junction converts these scores into its own variable-sized set of legal signal phases using a deterministic incidence matrix. Directed corridor nodes provide traffic context, while movement nodes represent controlled input-to-output paths through junctions. Typed mean aggregation produces one scalar per movement; phase definitions and signal timing remain outside the learned network. This makes graph size and junction-specific action count independent of the learned parameter shapes. PPO experiments evaluate the interface on unseen synthetic grid geometries, altered signal coverage, and five heterogeneous city graphs. The policies retained performance across unseen geometries within the synthetic grid family, while changes in signal coverage exposed sensitivity to a signal-coverage distribution shift. A single trained city-policy instance executed across all five city graphs, with heterogeneous outcomes. These results provide feasibility evidence rather than a general estimate of transfer to arbitrary road networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,共有グラフニューラルネットワークが個々の交通行動にスコアを割り当てるトラヒック信号制御インタフェースを提案する。 各ジャンクションはこれらのスコアを、決定論的入射行列を用いて、独自の可変サイズの法信号位相に変換する。 方向付けられた回廊ノードは交通状況を提供し、移動ノードはジャンクションを介して制御された入出力経路を表す。 入力平均アグリゲーションは動きごとに1つのスカラーを生成するが、位相定義と信号タイミングは学習ネットワークの外にある。 これにより、グラフのサイズとジャンクション固有のアクションカウントは、学習したパラメータの形状とは無関係になる。 PPO実験は、目に見えない合成格子ジオメトリ、変化した信号カバレッジ、および5つの異種都市グラフのインターフェースを評価する。 信号カバレッジの変化は、信号被覆分布シフトに対する感度を明らかにした。 5つの都市グラフで1つの訓練された都市政治インスタンスが実行され、不均一な結果が得られた。 これらの結果は、任意の道路網への転送の一般的な推定よりも、実現可能性の証拠を提供する。

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