論文の概要: Cooperative Platoon Routing and Dispatching via Edge-Assisted Hybrid Quantum Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00524v1
- Date: Sat, 01 Aug 2026 08:35:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.743305
- Title: Cooperative Platoon Routing and Dispatching via Edge-Assisted Hybrid Quantum Optimization
- Title（参考訳）: エッジアシストハイブリッド量子最適化による協調プラトンルーティングと分散
- Abstract要約: 本稿では,小隊対応車両ルーティングのためのエッジアシスト・クローズドループ評価パイプラインを開発する。
ロードサイドユニットは、ビデオからローカルトラフィックキネマティクスを推定し、セグメントレベルのフロー安定性を分類し、クローズギャップ調整が物理的に適切である道路セグメントのみに小隊報酬を発動する。
我々は、ニューヨーク州トロイの24時間顕微鏡SUMOシミュレーションとIBM Quantumハードウェアベンチマークを用いて、フレームワークの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.856334276134661
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Cooperative platooning can reduce the energy use of Connected and Autonomous Vehicle (CAV) fleets, but the routing problem becomes difficult when vehicles must meet on the same road segments at compatible times while moving through unstable urban traffic. This paper develops an edge-assisted, closed-loop evaluation pipeline for platooning-aware vehicle routing. Roadside Units estimate local traffic kinematics from video, classify segment-level flow stability, and activate platooning rewards only on road segments where close-gap coordination is physically appropriate. The resulting multi-vehicle routing problem is written directly as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model, so pairwise platooning interactions are represented as native quadratic Ising terms instead of requiring auxiliary MILP linearization variables. We evaluate the framework using a 24-hour microscopic SUMO simulation of Troy, NY, together with localized IBM Quantum hardware benchmarks. The SUMO study shows an $18.5\%$ reduction in fleet tractive-energy demand relative to a non-cooperative baseline. On 25-active-qubit benchmark instances executed on $\texttt{ibm_boston}$, Linear-Chain QAOA reduces two-qubit CNOT depth by $66.7\%$ compared with dense QAOA and samples the exact classical ground state with $P_{\text{feas}} = 38.6\%$ and $P_{\text{opt}} = 14.2\%$ at $p=2$. These results suggest that edge perception and shallow quantum optimization can work together as a useful component of closed-loop CAV platoon dispatching.
- Abstract（参考訳）: 協調小隊化は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)の車両のエネルギー消費を減少させるが、不安定な都市交通を通り抜けながら、同じ道路区間で車両が互換性のある時間に会わなければならない場合、経路の問題は難しくなる。
本稿では,小隊対応車両ルーティングのためのエッジアシスト・クローズドループ評価パイプラインを開発する。
ロードサイドユニットは、ビデオからローカルトラフィックキネマティクスを推定し、セグメントレベルのフロー安定性を分類し、クローズギャップ調整が物理的に適切である道路セグメントのみに小隊報酬を発動する。
結果として生じる多重車両ルーティング問題は、擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルとして直接記述されるため、ペアのプラトン相互作用は補助的なMILP線形化変数を必要とせず、ネイティブな二次Ising項として表現される。
我々は、ニューヨーク州トロイの24時間顕微鏡SUMOシミュレーションとIBM Quantumハードウェアベンチマークを用いて、フレームワークの評価を行った。
SUMOの調査は、非協力的なベースラインと比較して、艦隊の牽引エネルギー需要が18.5 %以上減少していることを示している。
25ビットのベンチマークインスタンスが$\texttt{ibm_boston}$で実行される場合、Linear-Chain QAOAは、密度の高いQAOAと比較して2ビットのCNOT深さを6.7\%$に減らし、$P_{\text{feas}} = 38.6\%$と$P_{\text{opt}} = 14.2\%$を$p=2$でサンプリングする。
これらの結果から, エッジ認識と浅部量子最適化がクローズドループCAVプラトンディスパッチの有用な構成要素として有効であることが示唆された。
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