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Mitigating Traffic Oscillations in Mixed Traffic Flow with Scalable Deep Koopman Predictive Control

Created by
  • Haebom

作者

Hao Lyu, Yanyong Guo, Pan Liu, Nan Zheng, Ting Wang, Quansheng Yue

概要

本論文では、自律走行車(CAV)と人が運転する車両(HDV)の混合交通流における交通量変動を緩和する方法を紹介します。既存の予測制御フレームワークの計算可能性の問題とHDVの非線形で不均一な行動のモデリングの難しさを解決するために、適応深いKoopman予測制御フレームワーク(AdapKoopPC)を提案します。 AdapKoopPCは、自然主義データから適応的に学習し、複雑なHDV車両追従力学を高次元空間の線形システムとして表現する新しい深層Koopmanネットワーク(AdapKoopnet)を特徴としています。この学習された線形表現はモデル予測制御(MPC)技術に統合され、リアルタイムでスケーラブルで最適なCAV制御を可能にします。 HighDデータセットと幅広い数値シミュレーションにより検証され、AdapKoopnetは基準モデルより優れた軌道予測精度を達成し、AdapKoopPCコントローラは低自律走行比でも強力な性能を示し、計算コストが低い状態で交通量変動を大幅に減少させることを示しています。本研究は、現実的な混合交通環境における安定性を向上させるスケーラブルでデータ中心のソリューションを提供し、コードは公に利用可能である。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
自律走行車と一般車両の混合交通環境における交通流安定性の向上に対する効果的な解決策の提示
AdapKoopnetによる複雑なHDVの車両追従力学を効果的にモデル化
AdapKoopPCによりリアルタイムでスケーラブルで最適なCAV制御が可能
低自律走行車比でも優れた性能を見せる。
開発されたコード開示による研究の再現性と拡張性の確保
Limitations:
AdapKoopnetの学習性能は、使用されるデータの品質と量に依存する可能性があります。
実際の道路環境における一般化性能の追加検証が必要
様々な交通状況と道路条件に対するロバースト性評価が必要
高次元空間における線形システム表現の解釈可能性に関するさらなる研究の必要性
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