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Trajectory Optimization of CAVs in Freeway Work Zone considering Car-Following Behaviors Using Online Multiagent Reinforcement LearningOptimización de la trayectoria de CAVs en zonas de trabajo de autopistas considerando comportamientos de seguimiento de coches usando aprendizaje de refuerzo multiagente online.

Resumen

Las zonas de obras son secciones frecuentemente congestionadas consideradas como el cuello de botella de las autopistas. La optimización de trayectorias de vehículos conectados y autónomos (CAV) puede mejorar la eficiencia operativa en las zonas de cuello de botella mediante la armonización de las manipulaciones de los vehículos. Este estudio presenta una optimización de trayectoria conjunta de acciones cooperativas de cambio de carril, incorporación y seguimiento de vehículos para el control de CAV en un punto de incorporación local junto con puntos aguas arriba. En este sistema se aplica el método de aprendizaje de refuerzo multiagente (MARL), en el que un agente proporciona un servicio de asesoramiento de incorporación en el punto de incorporación y controla la distancia de los vehículos del carril interior para una incorporación suave de los vehículos del carril exterior, mientras que otros agentes proporcionan servicios de asesoramiento de cambio de carril en los puntos de cambio de carril por adelantado para controlar cómo los vehículos realizan los cambios de carril por adelantado y realizan el ajuste de la distancia correspondiente, de forma similar y conjunta con el servicio de asesoramiento de incorporación. Uniendo todos los agentes, se aplica el método del grafo de coordinación (CG) para buscar el óptimo global, superando el problema del crecimiento exponencial en MARL. Utilizando MATLAB y la interfaz VISSIM COM, se establece una plataforma de simulación en línea. Los resultados de la simulación muestran que MARL es eficaz para el cálculo en línea con respuesta en tiempo real. Y lo que es más importante, las comparaciones de los resultados obtenidos en varios escenarios demuestran que el sistema propuesto obtuvo trayectorias de vehículos más suaves en todas las secciones controladas, en lugar de sólo en la zona de confluencia, lo que indica que puede conseguir mejores condiciones de tráfico en las zonas de obras de las autopistas.

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