一种用于降低 cyclists 专用信号灯等待时间成本的深度强化学习方案
人工智能
2024-04-09 v2
摘要
骑行者偏好使用将其与机动车流分离的基础设施。利用交通信号灯分离汽车与自行车流，并增设自行车专用绿灯相位，是一种轻量且低成本的方案，可动态部署以评估建设如独立自行车道等更重基础设施的必要性。为补偿这些新相位所带来的等待时间增加，本文提出一种深度强化学习(DRL)方案，使交通信号灯的绿灯相位周期适应交通状况。我们利用车辆计数数据，在全天范围内将 DRL 方法与感应式交通信号灯控制算法进行比较。结果表明，DRL 在几乎所有时段均更好地最小化了车辆等待时间。我们的 DRL 方法对自行车交通的中等变化也具有鲁棒性。本文代码见 https://github.com/LucasMagnana/A-DRL-solution-to-help-reduce-the-cost-in-waiting-time-of-securing-a-traffic-light-for-cyclists。
引用
@article{arxiv.2311.13905,
title = {A DRL solution to help reduce the cost in waiting time of securing a traffic light for cyclists},
author = {Lucas Magnana and Hervé Rivano and Nicolas Chiabaut},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13905},
year = {2024}
}