この研究では、人間運転車と自動運転車が混在する交通状況において、自動運転車を活用して交通流を最適化する手法を提案しています。
具体的には、強化学習を用いて自動運転車の行動を最適化し、交通効率、安全性、エネルギー消費の改善を目指しました。シミュレーション実験の結果、自動運転車が全体の5%程度存在するだけで渋滞が解消され、さらに自動運転車が60%を占める場合には信号機による制御よりも交通効率が優れることが示されました。
この手法は、完全自動運転車社会が実現するまでの移行期における重要な解決策となる可能性があります。複雑な実世界の交差点における交通制御の実現に向けて、さらなる研究の発展が期待されます。
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by The Conversa... ที่ medium.com 08-06-2024
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