Ramp Metering Control via Hybrid State Deep Reinforcement Learning in Partially Observable Connected Vehicle Environments

📄 arXiv: 2610.06266v1 📥 PDF

作者: Youcef Mehamlia, Nadir Farhi, Meriem Bouali

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2026-10-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出混合状态深度强化学习以解决部分可观测环境下的匝道控制问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 匝道控制 深度强化学习 连接车辆 交通流优化 混合观察表示 智能交通系统 交通管理

📋 核心要点

  1. 现有的匝道控制方法主要依赖于宏观数据，无法充分利用连接车辆提供的微观信息，导致控制效果受限。
  2. 本文提出了一种混合观察表示，结合宏观交通数据与连接车辆的微观信息，以提高匝道控制的精确性和效率。
  3. 实验结果显示，混合控制器在部分可见性下显著降低了旅行时间和溢出持续时间，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

高速公路匝道合流是造成拥堵的重要来源，带来显著的经济和环境成本。尽管深度强化学习（DRL）为匝道控制提供了有前景的解决方案，但现有方法主要依赖于聚合的宏观数据。连接车辆（CV）提供的车辆级观察可以补充聚合交通测量，但其有限的渗透率导致微观信息不完整。本文提出了一种混合观察表示，结合宏观交通测量与双通道网格编码，以观察CV的存在和速度。使用对抗双重深度Q网络处理这些输入，以选择匝道信号的绿灯持续时间。实验结果表明，在部分CV可见性下，混合控制器相较于ALINEA减少了11.4%的总旅行时间和84.9%的平均溢出持续时间。完全CV可见性下，旅行时间进一步减少约1.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高速公路匝道合流中的拥堵问题，现有方法主要依赖宏观数据，无法充分利用连接车辆的微观信息，导致控制效果不佳。

核心思路：提出了一种混合观察表示，结合宏观交通测量与连接车辆的微观信息，通过深度强化学习优化匝道信号控制策略，以提高交通流效率。

技术框架：整体架构包括数据收集模块（宏观与微观数据）、混合观察表示模块（双通道网格编码）、Dueling Double Deep Q-Network（D3QN）控制器，以及训练与评估阶段。

关键创新：最重要的创新在于引入混合观察表示，结合了宏观与微观数据，克服了传统方法对宏观数据的依赖，提升了控制精度。

关键设计：采用Dueling Double Deep Q-Network架构，设计了适应不同交通需求和连接车辆渗透率的训练策略，损失函数和网络结构经过优化以适应复杂的交通环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在部分连接车辆可见性下，混合控制器相较于ALINEA减少了11.4%的总旅行时间和84.9%的平均溢出持续时间。完全可见性下，旅行时间进一步减少约1.6%，显示出方法的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、城市交通管理和自动驾驶技术。通过优化匝道控制，可以有效减少交通拥堵，提高道路通行效率，降低经济和环境成本，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Freeway on-ramp merges are major sources of congestion, causing significant economic and environmental costs. While Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a promising solution for ramp metering, existing approaches rely primarily on aggregated macroscopic data. Connected vehicles (CVs) provide vehicle-level observations that can complement aggregate traffic measurements, but their limited penetration produces incomplete microscopic information. This paper proposes a hybrid observation representation combining macroscopic traffic measurements with a two-channel grid encoding observed CV presence and speed. A Dueling Double Deep Q-Network processes these inputs to select ramp-metering green durations. The controller is trained under varying traffic demands and CV penetration rates and evaluated against ALINEA and macroscopic-only DRL variants in SUMO. Across 50 matched evaluation scenarios, the hybrid controller under partial CV visibility reduces the reported total travel time by 11.4 % and mean spillback duration by 84.9 % relative to ALINEA. Evaluating the same trained policy with full CV visibility yields a further travel-time reduction of approximately 1.6 %. Analysis across penetration rates suggests that the performance gap decreases as microscopic observations become more complete. These results support the use of complementary macroscopic and sparse microscopic observations for learning-based ramp metering. The source code implementation of the model is available at: https://github.com/youcefMehamlia/Multimodal-DRL-RMC