Scalable Decentralized Cooperative Platoon using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.06858v1 📥 PDF

作者: Ahmed Abdelrahman, Omar M. Shehata, Yarah Basyoni, Elsayed I. Morgan

分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

提出基于多智能体深度强化学习的可扩展去中心化协同队列控制方法

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

关键词: 车辆队列 多智能体强化学习 去中心化控制 协同驾驶 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有车辆队列控制方法在可扩展性和去中心化方面存在挑战，难以适应复杂的城市交通环境。
  2. 论文提出一种基于多智能体深度强化学习的去中心化协同队列控制方法，强调车辆间的“共享和关怀”通信。
  3. 该方法在Unity 3D中进行仿真，验证了其在提高道路安全和减少交通拥堵方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种车辆队列控制方法，旨在提高智能交通系统中的道路通行能力和安全性，特别是在城市街道上部署自动驾驶车辆。通过车辆间通信，该系统扩展了车辆的环境感知能力，使其能够检测到隐藏的障碍物，从而提高安全性并降低碰撞率。该方法利用Unity 3D游戏引擎和深度强化学习开发，以实现高保真物理仿真，更贴近真实世界。所提出的队列模型侧重于可扩展性、去中心化，并通过引入前任-跟随者“共享和关怀”通信框架来促进积极合作。研究表明，这些要素共同增强了自动驾驶性能和鲁棒性，从而改善道路安全并减少交通拥堵。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决城市交通环境中车辆队列控制的可扩展性和去中心化问题。现有方法通常依赖于集中式控制或简单的跟随策略，难以应对复杂多变的交通状况，并且容易出现通信瓶颈和单点故障。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体深度强化学习，使每个车辆都能够独立地学习最优的控制策略，并通过车辆间的通信实现协同。通过“共享和关怀”的通信框架，车辆可以共享感知信息和意图，从而更好地协调行动，提高队列的整体性能和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：使用Unity 3D游戏引擎构建高保真度的城市交通环境；2) 智能体设计：每个车辆都被建模为一个独立的智能体，具有自己的感知、决策和控制模块；3) 强化学习算法：使用深度强化学习算法训练每个智能体的控制策略；4) 通信协议：设计“共享和关怀”的车辆间通信协议，实现信息共享和协同；5) 评估指标：定义道路安全、交通拥堵等评估指标，用于评估队列控制方法的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“共享和关怀”的车辆间通信框架。与传统的只传递状态信息的通信方式不同，该框架允许车辆共享感知信息和意图，从而更好地理解彼此的行为，并做出更明智的决策。这种通信方式可以有效地提高队列的协同能力和鲁棒性。

关键设计：论文中，强化学习算法采用Actor-Critic框架，Actor网络负责输出车辆的控制指令，Critic网络负责评估当前状态的价值。损失函数包括控制损失、安全损失和协同损失。控制损失用于优化车辆的控制性能，安全损失用于避免碰撞，协同损失用于鼓励车辆之间的协同行为。网络结构采用卷积神经网络提取环境特征，并使用循环神经网络处理时间序列数据。

📊 实验亮点

论文在Unity 3D中进行了仿真实验，结果表明，所提出的方法能够有效地提高车辆队列的安全性和通行效率。与传统的跟随策略相比，该方法能够显著减少车辆间的距离，提高道路利用率，并降低碰撞风险。此外，该方法还具有良好的可扩展性和鲁棒性，能够适应不同的交通状况和车辆数量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶车辆、车队管理等领域。通过实现高效、安全的车辆队列控制，可以显著提高道路通行能力，减少交通拥堵，降低交通事故率，并为未来的智慧城市建设提供技术支撑。此外，该方法还可以推广到其他多智能体协同控制问题，例如无人机编队、机器人协作等。

📄 摘要（原文）

Cooperative autonomous driving plays a pivotal role in improving road capacity and safety within intelligent transportation systems, particularly through the deployment of autonomous vehicles on urban streets. By enabling vehicle-to-vehicle communication, these systems expand the vehicles environmental awareness, allowing them to detect hidden obstacles and thereby enhancing safety and reducing crash rates compared to human drivers who rely solely on visual perception. A key application of this technology is vehicle platooning, where connected vehicles drive in a coordinated formation. This paper introduces a vehicle platooning approach designed to enhance traffic flow and safety. Developed using deep reinforcement learning in the Unity 3D game engine, known for its advanced physics, this approach aims for a high-fidelity physical simulation that closely mirrors real-world conditions. The proposed platooning model focuses on scalability, decentralization, and fostering positive cooperation through the introduced predecessor-follower "sharing and caring" communication framework. The study demonstrates how these elements collectively enhance autonomous driving performance and robustness, both for individual vehicles and for the platoon as a whole, in an urban setting. This results in improved road safety and reduced traffic congestion.