Dec, 2023

无模型学习的走廊清理：一个近期部署的视角

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TL;DR通过深度强化学习（DRL）设计无模型的连续自动车（CAV）控制策略，我们在短期部署视角上研究了 CAV 辅助的紧急医疗服务（EMS）车道清理，显示了与基于模型的方法相比设计上的降低开销和更大的可扩展性及性能。在 19 种不同设置中，学到的 DRL 控制器在 6 个情况下优于平均减少 25％的旅行时间，并实现了平均改进 9％，强调了无模型的 DRL 策略在提高 EMS 响应和交通流协调方面的潜力和优势，着眼于实际的短期部署。
connected and automated vehicle technologiesemergency medical service (ems)cav-assisted corridor clearancedeep reinforcement learning (drl)traffic flow coordination
发现论文，激发创造
  • 基于 CAV 的路口控制系统和走廊级影响评估的开发

    该论文介绍了一种基于像素保留算法和深度强化学习决策逻辑相结合的无信号交叉口控制系统，通过走廊级影响评估证明了其有效性，减少了延迟、改善了交通效率及环境问题等。

    Aug, 2022

  • 强化学习在车载系统中的统一自动控制

    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022

  • EMVLight: 一种用于紧急车辆快速通过的去中心化强化学习框架

    本文提出了一种名为 EMVLight 的去中心化强化学习框架，用于应急车辆的动态路由和交通信号控制。该框架优于基准运输工程技术和现有的基于强化学习的信号控制方法。

    Sep, 2021

  • 基于深度强化学习的自适应编队和预约交叉口控制建模

    本研究提出了一种基于深度强化学习的自适应编队交叉口控制模型，该模型采用第一到达优先策略和深度 Q 算法来决定车辆通行的优先级和最佳编队大小，该模型相较于现有方法在旅行效率和燃油节省方面表现出卓越的性能。

    Jun, 2022

  • 深度强化学习在极端拥堵期间最大化动脉使用率

    本研究提出了一种基于深度强化学习的控制器来帮助减少道路拥堵现象，该控制器通过学习适应性绕道策略，从而优化使用高速公路车道及其附近的交通网络，本文使用实际交通数据生成参数化交通模型并在模拟器中进行实验，结果显示该方法可以将交通速度提高 21％。

    May, 2023

  • 探索交通信号控制和连接和自动化车辆对交叉口安全的影响：一种深度强化学习方法

    通过深度强化学习方法，本研究调查了自适应信号控制和联网自动化车辆对交叉路口安全的影响，考虑了追尾和横穿冲突，并发现联合应用自动化车辆和基于深度 Q 网络的信号控制可以显著减少追尾和横穿冲突，从而提高交通安全性。

    May, 2024

  • 基于策略深度强化学习和智能路由的自主车辆交通管理

    提出了一种基于深度强化学习的信号控制系统，该系统可以根据交通状况动态调整信号并使用重新路由技术平衡道路网络上的车辆，以帮助优化交通流的管理和减少拥堵。

    Jun, 2022

  • EMVLight：应急车辆分散路由和交通信号控制系统的多智能体强化学习框架

    本文提出了一种基于分散式强化学习的方法 (EMVLight)，通过一种创新的 RL 代理人和一种新型的基于压力的奖励函数，该方法可以学习网络级合作交通信号相位策略，不仅可以减少急救车行车时间，还可以缩短其他车辆的行驶时间。通过模拟实验，证明该方法可以使急救车行车时间减少 42.6％，平均行车时间缩短 23.5％。

    Jun, 2022

  • 交通优化中的隐式感知：先进的深度强化学习技术

    通过采用深度强化学习从事自主驾驶车辆上的车辆跟随和变道模型，本论文探讨了解决构成道路阻塞的突发情况，提出了基于 Markov 决策过程和 MEC 辅助架构的综合决策控制系统，并通过 SUMO 模拟器和 OPENAI GYM 评估了该模型的性能，结果显示使用 ε-greedy 策略进行训练的 DQN 代理明显优于使用 Boltzmann 策略进行训练的代理。

    Sep, 2023

  • 基于深度强化学习的移动能量分发框架用于充电中的道路电动车

    电动车、无线充电、车辆调度、深度强化学习、移动能源传播是本研究的关键词。通过使用深度强化学习方法，本论文提出了一个车辆调度框架，可以显著提升电动车的行驶里程并更高效地部署移动能源传播装置。该模型具有实用性和可行性，可帮助用户最大程度地延长电动车的续航里程，并帮助道路管理机构或私营部门有效管理移动能源传播装置的部署。

    Aug, 2023