Trust-MARL: Trust-Based Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Cooperative On-Ramp Merging Control in Heterogeneous Traffic Flow

📄 arXiv: 2506.12600v1 📥 PDF

作者: Jie Pan, Tianyi Wang, Christian Claudel, Jing Shi

分类: cs.MA, cs.AI, cs.ET, cs.GT, cs.RO

发布日期: 2025-06-14

备注: 34 pages, 7 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出Trust-MARL框架，解决异构交通流中匝道汇入控制问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 多智能体强化学习 信任机制 匝道汇入控制 异构交通流 博弈论 智能交通系统 协同控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对人类驾驶行为的不确定性，尤其是在高速公路匝道汇入等瓶颈区域，导致交通拥堵和系统性能下降。
  2. Trust-MARL框架通过动态信任机制和信任触发的博弈论决策，使CAV能够根据与其他车辆的交互历史和实时行为调整合作策略。
  3. 实验结果表明，Trust-MARL在不同CAV渗透率和交通密度下，显著提升了交通系统的安全性、效率、舒适性和适应性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于信任的多智能体强化学习（Trust-MARL）框架，用于解决异构交通环境中合作匝道汇入控制问题。在宏观层面，Trust-MARL通过利用智能体间的信任来提高瓶颈吞吐量，并通过涌现的群体级协调来缓解交通冲击波，从而提高全局交通效率。在微观层面，设计了一种动态信任机制，使联网自动驾驶车辆（CAV）能够根据与人类驾驶车辆（HV）和其他CAV的实时行为和历史交互来调整其合作策略。此外，还集成了一个信任触发的博弈论决策模块，以指导每个CAV在安全、舒适和效率约束下调整其合作因子并执行上下文感知的变道决策。大量的消融研究和对比实验验证了所提出的Trust-MARL方法的有效性，证明了在不同的CAV渗透率和交通密度下，该方法在安全性、效率、舒适性和适应性方面都有显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决异构交通流中，联网自动驾驶车辆（CAV）与人类驾驶车辆（HV）在高速公路匝道汇入区域的协同控制问题。现有方法难以有效应对HV行为的不可预测性，导致交通拥堵和系统性能下降，尤其是在高流量和低CAV渗透率的情况下。

核心思路：论文的核心思路是引入信任机制，使CAV能够根据与其他车辆（包括HV和其他CAV）的交互历史和实时行为，动态调整其合作策略。通过信任评估，CAV可以判断其他车辆的可信程度，并据此调整自身的行为，从而实现更安全、高效的汇入。

技术框架：Trust-MARL框架包含以下主要模块：1) 动态信任机制：用于评估CAV与其他车辆之间的信任关系，基于历史交互和实时行为进行更新。2) 信任触发的博弈论决策模块：根据信任值，CAV选择不同的合作策略，并进行变道决策，以优化安全性、舒适性和效率。3) 多智能体强化学习（MARL）算法：用于训练CAV的控制策略，使其能够在复杂的交通环境中学习到最优的协同行为。整体流程是，CAV首先通过感知模块获取周围车辆的信息，然后通过动态信任机制评估信任值，接着利用博弈论决策模块选择合适的合作策略，最后执行相应的控制动作。

关键创新：该论文的关键创新在于将信任机制引入到多智能体强化学习框架中，用于解决异构交通流中的协同控制问题。与传统的MARL方法相比，Trust-MARL能够更好地应对HV行为的不确定性，并实现更鲁棒和高效的协同。此外，信任触发的博弈论决策模块也为CAV的策略选择提供了更灵活和可解释的机制。

关键设计：动态信任机制基于历史交互和实时行为计算信任值，具体计算方法未知。博弈论决策模块中，CAV的合作因子和变道决策受到安全、舒适和效率约束，具体约束条件和优化目标未知。MARL算法的具体选择和网络结构未知，但应该针对交通控制问题进行了优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，Trust-MARL在不同CAV渗透率和交通密度下，均能显著提升交通系统的性能。具体而言，与基线方法相比，Trust-MARL在安全性、效率、舒适性和适应性方面均有显著提高，但具体的性能提升数据未知。消融实验验证了动态信任机制和信任触发的博弈论决策模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统，提升城市交通效率和安全性。通过在联网自动驾驶车辆上部署Trust-MARL框架，可以实现更智能的匝道汇入控制，减少交通拥堵，降低事故风险，并提升乘客的舒适度。此外，该方法还可以推广到其他交通场景，如交叉口控制和车队协同。

📄 摘要（原文）

Intelligent transportation systems require connected and automated vehicles (CAVs) to conduct safe and efficient cooperation with human-driven vehicles (HVs) in complex real-world traffic environments. However, the inherent unpredictability of human behaviour, especially at bottlenecks such as highway on-ramp merging areas, often disrupts traffic flow and compromises system performance. To address the challenge of cooperative on-ramp merging in heterogeneous traffic environments, this study proposes a trust-based multi-agent reinforcement learning (Trust-MARL) framework. At the macro level, Trust-MARL enhances global traffic efficiency by leveraging inter-agent trust to improve bottleneck throughput and mitigate traffic shockwave through emergent group-level coordination. At the micro level, a dynamic trust mechanism is designed to enable CAVs to adjust their cooperative strategies in response to real-time behaviors and historical interactions with both HVs and other CAVs. Furthermore, a trust-triggered game-theoretic decision-making module is integrated to guide each CAV in adapting its cooperation factor and executing context-aware lane-changing decisions under safety, comfort, and efficiency constraints. An extensive set of ablation studies and comparative experiments validates the effectiveness of the proposed Trust-MARL approach, demonstrating significant improvements in safety, efficiency, comfort, and adaptability across varying CAV penetration rates and traffic densities.