UniTSA：一种用于 V2X 交通信号控制的通用强化学习框架
系统与控制
2024-06-13 v1 机器学习
系统与控制
摘要
交通拥堵是城市地区的一个长期问题，需要开发有效的交通信号控制(TSC)系统。虽然现有的基于强化学习(RL)的方法在优化 TSC 方面展现出了良好的性能，但将这些方法推广到不同结构的交叉路口仍具有挑战性。在这项工作中，提出了一种用于车联网(V2X)环境的通用基于 RL 的 TSC 框架。所提出的框架引入了一种新颖的智能体设计，该设计结合了交叉口矩阵来表征交叉路口状态，使得所提出的模型适用于各种交叉路口。为了使所提出的基于 RL 的框架具备处理各种交叉路口结构的增强能力，为信号灯控制系统量身定制了新颖的交通状态增强方法。最后，从多种交叉路口配置得出的广泛实验结果证实了所提框架的有效性。这项工作的源代码可在 https://github.com/wmn7/Universal_Light 获取。
引用
@article{arxiv.2312.05090,
title = {UniTSA: A Universal Reinforcement Learning Framework for V2X Traffic Signal Control},
author = {Maonan Wang and Xi Xiong and Yuheng Kan and Chengcheng Xu and Man-On Pun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05090},
year = {2024}
}
备注
18 pages, 9 figures