Momentum Based Reward Design for Low Emission Traffic Signal Control

📄 arXiv: 2605.29693v1 📥 PDF

作者: Chinmay Mundane, Amith Manoharan, Arun Singh

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-05-28

💡 一句话要点

提出基于动量的奖励函数，用于优化低排放交通信号控制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 交通信号控制 深度强化学习 奖励函数设计 低排放 交通优化

📋 核心要点

  1. 现有交通信号控制系统难以适应动态交通，基于延迟和队列的强化学习奖励易导致短视和不稳定策略。
  2. 论文提出基于动量的奖励函数（MBRF），鼓励车辆保持移动，从而避免仅惩罚拥堵。
  3. 实验表明，MBRF在吞吐量-排放权衡和学习稳定性方面优于传统方法和基于延迟/队列的奖励。

📝 摘要（中文）

城市交通拥堵是一个日益严重的全球性问题，导致通勤时间延长和环境污染加剧。传统的交通信号控制系统通常无法适应动态的交通状况。自适应交通信号控制可以在不改变道路基础设施的情况下改善城市交通。深度强化学习(DRL)已在该任务中表现出强大的性能，但现有的基于延迟和队列的奖励通常会产生短视或不稳定的策略。本文提出了一种基于动量的奖励函数(MBRF)，该函数鼓励车辆保持移动，而不是单独惩罚拥堵。该方法在SUMO(Simulation of Urban MObility)中，使用等待时间、队列长度、吞吐量和CO2排放等标准交通指标进行评估。结果表明，与基于延迟或队列的奖励以及诸如Max Pressure和LQF之类的经典控制器相比，所提出的奖励函数产生更好的吞吐量-排放权衡和更稳定的学习行为。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决城市交通信号控制问题，目标是降低交通拥堵和减少CO2排放。现有基于深度强化学习的方法，通常使用基于延迟或队列长度的奖励函数。这些奖励函数的痛点在于，它们容易导致短视行为，即智能体只关注当前时刻的延迟或队列长度，而忽略了长期的交通流畅性，从而产生不稳定的控制策略。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新的奖励函数，即基于动量的奖励函数（MBRF）。MBRF的核心思想是鼓励车辆保持移动，而不是仅仅惩罚拥堵。通过奖励车辆的移动速度和方向，智能体可以学习到更长远的交通控制策略，从而提高交通流畅性，减少拥堵和排放。

技术框架：整体框架是标准的强化学习框架，智能体（交通信号控制器）与环境（交通仿真器SUMO）进行交互。智能体根据当前交通状态选择交通信号灯的相位，环境根据智能体的动作更新交通状态，并返回奖励。智能体通过最大化累积奖励来学习最优策略。主要模块包括：交通仿真环境（SUMO）、深度强化学习智能体（使用特定的神经网络结构，具体结构未知）、奖励函数（MBRF）。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于动量的奖励函数（MBRF）。与传统的基于延迟或队列长度的奖励函数不同，MBRF考虑了车辆的移动速度和方向，从而鼓励车辆保持移动，避免拥堵。这种奖励函数的设计能够引导智能体学习到更长远的交通控制策略，提高交通流畅性。MBRF与现有方法的本质区别在于，它不仅仅关注当前时刻的拥堵情况，而是关注车辆的整体移动趋势。

关键设计：MBRF的具体形式未知，但可以推测其关键设计包括：1) 定义车辆动量的指标，例如速度和方向的加权平均；2) 设计奖励函数，奖励车辆的动量，惩罚车辆的停止或倒退；3) 调整奖励函数的权重，平衡吞吐量和排放之间的权衡。具体的神经网络结构和训练算法未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，与基于延迟或队列的奖励函数以及传统的交通信号控制器（如Max Pressure和LQF）相比，所提出的基于动量的奖励函数（MBRF）能够产生更好的吞吐量-排放权衡和更稳定的学习行为。具体的性能数据未知，但可以推断MBRF在吞吐量和CO2排放方面均优于其他方法，并且学习过程更加稳定，能够更快地收敛到最优策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市交通信号控制系统的优化，通过部署基于动量的奖励函数的深度强化学习智能体，可以提高城市交通的流畅性，减少交通拥堵和CO2排放。这有助于改善城市空气质量，减少通勤时间，提高居民的生活质量。未来，该方法可以扩展到更大规模的交通网络，并与其他交通管理系统集成，实现更智能化的交通控制。

📄 摘要（原文）

Urban traffic congestion is a growing global issue contributing significantly to long commute times and environmental pollution. Traditional traffic signal control systems often fail to adapt to dynamic traffic conditions. Adaptive traffic signal control can improve urban traffic without changing road infrastructure. Deep Reinforcement Learning (DRL) has shown strong performance for this task, but existing delay and queue-based rewards often produce short-sighted or unstable policies. This paper proposes a Momentum-Based Reward Function (MBRF) that encourages vehicles to keep moving rather than penalizing congestion alone. The method is evaluated in SUMO (Simulation of Urban MObility) using standard traffic metrics such as waiting time, queue length, throughput, and CO2 emissions. Results show that the proposed reward produces better throughput-emission trade-offs and more stable learning behavior than delay or queue-based rewards, as well as classical controllers such as Max Pressure and LQF.