[论文解读] Dampen the Stop-and-Go Traffic with Connected and Automated Vehicles -- A Deep Reinforcement Learning Approach
本文提出一种基于深度强化学习（DRL）的控制器，用于联网自动驾驶车辆（CAVs），以抑制车队中的停走交通波。通过将单辆CAV置于第二位并训练其稳定速度振荡，该方法使CAV自身速度波动降低54%，后续人类驾驶车辆的速度波动降低8%至28%，同时显著降低燃油消耗。
Stop-and-go traffic poses many challenges to tranportation system, but its formation and mechanism are still under exploration.however, it has been proved that by introducing Connected Automated Vehicles(CAVs) with carefully designed controllers one could dampen the stop-and-go waves in the vehicle fleet. Instead of using analytical model, this study adopts reinforcement learning to control the behavior of CAV and put a single CAV at the 2nd position of a vehicle fleet with the purpose to dampen the speed oscillation from the fleet leader and help following human drivers adopt more smooth driving behavior. The result show that our controller could decrease the spped oscillation of the CAV by 54% and 8%-28% for those following human-driven vehicles. Significant fuel consumption savings are also observed. Additionally, the result suggest that CAVs may act as a traffic stabilizer if they choose to behave slightly altruistically.
研究动机与目标
- 解决城市和高速公路交通系统中持续存在的停走交通波挑战。
- 探究强化学习是否能在稳定交通流方面优于解析控制模型。
- 探索单辆CAV在人车混合车队中作为交通稳定器的作用。
- 评估CAV控制器中利他行为对整体交通流畅性和燃油效率的影响。
- 证明利用DRL设计可扩展、自适应的联网与自动驾驶车辆交通控制策略的可行性。
提出的方法
- 采用深度Q网络（DQN）强化学习，训练CAV根据局部交通状态调节自身速度。
- 将CAV置于车队第二位，位于车队领头车之后，以影响下游车辆。
- 定义奖励函数，对速度偏差和加速度进行惩罚，以促进平稳驾驶行为。
- 采用连续动作空间与双分支DQN架构，以提升策略学习与价值估计效果。
- 在具备真实交通动态与人类驾驶员行为模型的仿真环境中训练智能体。
- 通过调整奖励函数，使CAV学习利他行为，优先考虑车队整体稳定性而非个体性能。
实验结果
研究问题
- RQ1基于DRL的控制器能否有效抑制人车混合车队中的停走交通波？
- RQ2将单辆CAV置于第二位对整个车队稳定性有何影响？
- RQ3CAV在多大程度上可减少其自身及后方人类驾驶车辆的速度振荡？
- RQ4CAV控制器中的利他行为对燃油消耗与交通流畅性有何影响？
- RQ5DRL方法在抑制交通波方面与传统解析控制方法相比表现如何？
主要发现
- 与基线场景相比，DRL控制器使CAV的速度波动降低了54%。
- 后方人类驾驶车辆的速度波动降低了8%至28%，这得益于CAV的存在。
- 观察到显著的燃油消耗节省，表明车队能量效率得到提升。
- 结果表明，当训练为表现出轻微利他行为时，CAV可作为有效的交通稳定器。
- DRL方法在适应复杂动态交通条件方面优于传统解析模型。
- 该控制器在仿真中对不同交通密度和驾驶员行为模式均表现出强鲁棒性。
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