Model-free Learning of Corridor Clearance: A Near-term Deployment Perspective

📄 arXiv: 2312.10339v1 📥 PDF

作者: Dajiang Suo, Vindula Jayawardana, Cathy Wu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-12-16

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的无模型走廊疏散方法，提升紧急医疗服务响应速度。

🎯 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: 深度强化学习 联网自动驾驶车辆 紧急医疗服务 交通疏散 无模型控制

📋 核心要点

  1. 现有基于模型的CAV控制策略依赖于理想假设，如100% CAV渗透率和实时交通数据，限制了其在现实场景中的短期部署。
  2. 提出一种基于深度强化学习的无模型方法，直接学习CAV控制策略，无需精确的交通模型，降低了设计复杂度和部署难度。
  3. 实验结果表明，该方法在多种交通场景下优于基于模型的策略，显著提升了交通流量和EMS车辆的通行效率。

📝 摘要（中文）

本文研究了在短期部署视角下，利用联网自动驾驶车辆（CAV）辅助紧急医疗服务（EMS）车辆进行走廊疏散，以缩短响应时间。现有研究通常忽略EMS车辆对常规交通的影响，假设100%的CAV渗透率，依赖实时交通信号数据和路口排队长度，并在推导最优的基于模型的CAV控制策略时对交通环境做出各种假设。这些假设对短期部署构成重大挑战，并限制了此类方法在现实世界中的适用性。为了克服这些挑战并增强近期实际应用性，我们提出了一种无模型方法，采用深度强化学习（DRL）来设计CAV控制策略，表明其在设计方面的开销更少，并且与基于模型的方法相比，具有更大的可扩展性和性能。定性分析突出了为各种交通环境设计可扩展的EMS走廊疏散控制器的复杂性，其中DRL控制器与基于模型的方法相比，更易于设计。在数值评估中，无模型DRL控制器优于基于模型的控制器，即使在仅存在单个CAV的情况下，也能改善交通流量，甚至缩短EMS的行驶时间。在所考虑的19种设置中，学习到的DRL控制器在六个实例中将行驶时间缩短了25%，平均改善了9%。这些发现强调了无模型DRL策略在推进EMS响应和交通流协调方面的潜力和前景，重点关注实际的近期部署。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模型的CAV控制策略在EMS车辆走廊疏散问题中存在局限性。它们依赖于对交通环境的精确建模，需要实时交通信号数据和路口排队长度等信息，并且通常假设较高的CAV渗透率。这些假设在实际部署中难以满足，导致策略的性能下降甚至失效。此外，现有方法往往忽略了EMS车辆的介入对常规交通流的影响，可能造成交通拥堵。

核心思路：本文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）直接从交通环境中学习CAV控制策略，而无需显式的交通模型。通过与环境的交互，DRL智能体可以学习到在各种交通状况下如何控制CAV，以实现疏散走廊的目标，同时最小化对常规交通的影响。这种无模型的方法降低了对环境建模的依赖，提高了策略的鲁棒性和适应性。

技术框架：该方法采用标准的强化学习框架。智能体（CAV控制器）通过观察交通环境的状态（例如，车辆位置、速度、交通密度等）来选择动作（例如，加速、减速、变道等）。环境根据智能体的动作更新状态，并返回奖励信号，该奖励信号反映了策略的性能（例如，EMS车辆的行驶时间、交通流量等）。DRL算法（具体算法未知）用于训练智能体，使其能够最大化累积奖励。整体流程包括环境建模、状态空间设计、动作空间设计、奖励函数设计和DRL算法选择与训练。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于采用了无模型DRL方法来解决CAV控制问题。与传统的基于模型的方法相比，该方法无需对交通环境进行精确建模，降低了设计复杂度和部署难度。此外，DRL方法具有强大的学习能力，可以适应各种复杂的交通状况，提高策略的鲁棒性和泛化能力。这种无模型方法更适合于实际的交通环境，因为实际交通环境往往难以精确建模。

关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节，这些信息属于未知。但是，可以推测，状态空间可能包括车辆的位置、速度、交通密度等信息；动作空间可能包括加速、减速、变道等操作；奖励函数可能包括EMS车辆的行驶时间、交通流量等指标。DRL算法的选择和训练过程对于策略的性能至关重要。

📊 实验亮点

实验结果表明，在19种不同的交通场景下，该方法优于基于模型的控制策略。在6个场景中，EMS车辆的行驶时间缩短了25%，平均提升了9%。即使在只有一辆CAV的情况下，该方法也能有效改善交通流量并缩短EMS车辆的行驶时间，验证了其在实际部署中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市交通管理系统，通过部署CAV控制策略，优化紧急医疗服务车辆的通行效率，缩短响应时间，提高救援成功率。此外，该方法还可扩展到其他紧急车辆（如消防车、警车）的通行优化，以及一般的交通拥堵缓解。

📄 摘要（原文）

An emerging public health application of connected and automated vehicle (CAV) technologies is to reduce response times of emergency medical service (EMS) by indirectly coordinating traffic. Therefore, in this work we study the CAV-assisted corridor clearance for EMS vehicles from a short term deployment perspective. Existing research on this topic often overlooks the impact of EMS vehicle disruptions on regular traffic, assumes 100% CAV penetration, relies on real-time traffic signal timing data and queue lengths at intersections, and makes various assumptions about traffic settings when deriving optimal model-based CAV control strategies. However, these assumptions pose significant challenges for near-term deployment and limit the real-world applicability of such methods. To overcome these challenges and enhance real-world applicability in near-term, we propose a model-free approach employing deep reinforcement learning (DRL) for designing CAV control strategies, showing its reduced overhead in designing and greater scalability and performance compared to model-based methods. Our qualitative analysis highlights the complexities of designing scalable EMS corridor clearance controllers for diverse traffic settings in which DRL controller provides ease of design compared to the model-based methods. In numerical evaluations, the model-free DRL controller outperforms the model-based counterpart by improving traffic flow and even improving EMS travel times in scenarios when a single CAV is present. Across 19 considered settings, the learned DRL controller excels by 25% in reducing the travel time in six instances, achieving an average improvement of 9%. These findings underscore the potential and promise of model-free DRL strategies in advancing EMS response and traffic flow coordination, with a focus on practical near-term deployment.