Eine neue lernbasierte Methode zur Optimierung der Ampelsteuerung in komplexen Kreuzungen, die eine erklärbare Baumstruktur zur Berechnung der Dringlichkeit jeder Ampelphase verwendet.
Ein hierarchisches Reinforcement-Learning-Framework zur Steuerung des gemischten Verkehrs durch präzise Längs- und Quersteuerung von Roboterfahrzeugen, um die Leistung und Robustheit des gesamten Systems zu verbessern.
Die Arbeit präsentiert einen ereignisgesteuerten Grenzregelungsansatz zur Dämpfung von Verkehrsoszillationen in Verkehrssystemen mit gemischter Autonomie, bestehend aus menschengesteuerten Fahrzeugen und autonomen Fahrzeugen.
Durch die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) in das Verkehrsampelsteuerungssystem kann die Leistung bei der Bewältigung komplexer und unvorhersehbarer Verkehrssituationen deutlich verbessert werden.