Enhancing Mixed Traffic Flow Safety via Connected and Autonomous Vehicle Trajectory Planning with a Reinforcement Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The longitudinal trajectory planning of connected and autonomous vehicle (CAV) has been widely studied in the literature to reduce travel time or fuel consumptions. The safety impact of CAV trajectory planning to the mixed traffic flow with both CAV and human-driven vehicle (HDV), however, is not well understood yet. This study presents a reinforcement learning modeling approach, named Monte Carlo tree search-based autonomous vehicle safety algorithm, or MCTS-AVS, to optimize the safety of mixed traffic flow, on a one-lane roadway with signalized intersection control. Crash potential index (CPI) is defined to quantitively measure the safety performance of the mixed traffic flow. The CAV trajectory planning problem is firstly formulated as an optimization model; then, the solution procedure based on reinforcement learning is proposed. The tree-expansion determination module and rollout termination module are developed to identify and reduce the unnecessary tree expansion, so as to train the model more efficiently towards the desired direction. The case study results showed that the proposed algorithm was able to reduce the CPI by 76.56%, when compared with a benchmark model without any intelligence, and 12.08%, when compared with another benchmark model that the team developed earlier. These results demonstrated the satisfactory performance of the proposed algorithm in enhancing the safety of the mixed traffic flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».