据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)的研究人员在一项新的研究中展示了一种机器学习方法。这种方法可以学习控制自动驾驶车队，使车队在接近和通过有信号灯的路口时能够平稳运行。
图片来源:麻省理工学院
通过模拟，研究人员发现他们的机器学习方法可以降低油耗和排放，同时提高平均速度。如果路上所有的车都是自动驾驶，这个技术可以达到最好的效果。但即使只有25%的汽车是自动驾驶汽车，使用这种新的控制算法仍将带来可观的燃油和排放效益。
十字路口很复杂。
虽然人类可能会不假思索地通过路口的绿灯，但根据车道的数量、信号的运行方式、车辆的数量和速度、是否有行人和骑自行车的人等因素，路口可能会出现数十亿个不同的场景。
解决交叉口控制问题的典型方法是用一个数学模型来解决一个简单而理想的交叉口。但这种方法在现实世界中可能行不通，因为交通模式通常非常混乱。
高级作者、土木与环境工程系Gilbert W. Winslow职业发展助理教授Cathy Wu和电气工程与计算机科学系研究生Vindula Jayawardan使用了一种深度强化学习的无模型技术来解决这个问题。强化学习是一种试错法，可以使控制算法学习并做出一系列决策。当找到一个好的序列时，算法会得到奖励。算法通过深度强化学习，利用神经网络学习的假设，即使有亿万种可能，也能找到一个好序列的捷径。
吴解释说，这项技术对于解决长期问题非常有用，例如控制算法必须在很长的时间内向车辆发送500多个加速指令。此外，研究人员希望该系统能够学习一种策略，以减少油耗，并限制对旅行时间的影响。这些目标可能是矛盾的。
虽然全面解决这个问题具有挑战性，但研究人员采用了一种称为奖励成形的技术，可以为系统提供一些无法通过自身学习的领域知识。在这种情况下，只要车辆完全停下来，研究人员就会惩罚系统，因此系统会学习避免这种行为。
流量试验
一旦研究人员开发出有效的控制算法，他们将使用单个路口的交通模拟平台对其进行评估。该控制算法应用于互联的自动驾驶车辆车队，这些车辆可以与即将到来的交通灯进行通信，以接收信号相位和时间信息，并观察其周围环境。控制算法将告诉每辆车如何加速和减速。
当车辆接近十字路口时，所开发的系统不会引起任何走走停停的交通行为。当汽车因为前面的交通停止而被迫完全停下来时，就会发生走走停停的交通。在模拟中，绿灯期间有更多的汽车通过，这比模拟人类司机的模型要好。与其他类似的优化方法相比，这项新技术将减少更多的油耗和排放。如果路上的每辆车都是自动驾驶汽车，新的控制系统可以减少18%的油耗和25%的二氧化碳排放，同时提高20%的行驶速度。
在未来，研究人员希望研究多个交叉口之间的相互影响。他们还计划探索不同的十字路口设置(车道数、信号、时间等)如何。)影响行驶时间、排放和油耗。此外，研究人员还计划研究自动驾驶汽车和人类司机的控制系统在共享道路时如何影响安全。例如，尽管自动驾驶汽车可能与人类司机驾驶不同，但更慢的道路和更稳定的道路可以提高安全性。
虽然这项工作仍处于早期阶段，但吴认为这种方法在短时间内可以应用。
1据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)的研究人员在一项新的研究中展示了一种机器学习方法。这种方法可以学会控制自我d……行驶车队，使车队在接近和通过有信号灯的路口时能平稳行驶。
图片来源:麻省理工学院
通过模拟，研究人员发现他们的机器学习方法可以降低油耗和排放，同时提高平均速度。如果路上所有的车都是自动驾驶，这个技术可以达到最好的效果。但即使只有25%的汽车是自动驾驶汽车，使用这种新的控制算法仍将带来可观的燃油和排放效益。
十字路口很复杂。
虽然人类可能会不假思索地通过路口的绿灯，但根据车道的数量、信号的运行方式、车辆的数量和速度、是否有行人和骑自行车的人等因素，路口可能会出现数十亿个不同的场景。
解决交叉口控制问题的典型方法是用一个数学模型来解决一个简单而理想的交叉口。但这种方法在现实世界中可能行不通，因为交通模式通常非常混乱。
高级作者、土木与环境工程系Gilbert W. Winslow职业发展助理教授Cathy Wu和电气工程与计算机科学系研究生Vindula Jayawardan使用了一种深度强化学习的无模型技术来解决这个问题。强化学习是一种试错法，可以使控制算法学习并做出一系列决策。当找到一个好的序列时，算法会得到奖励。算法通过深度强化学习，利用神经网络学习的假设，即使有亿万种可能，也能找到一个好序列的捷径。
吴解释说，这项技术对于解决长期问题非常有用，例如控制算法必须在很长的时间内向车辆发送500多个加速指令。此外，研究人员希望该系统能够学习一种策略，以减少油耗，并限制对旅行时间的影响。这些目标可能是矛盾的。
虽然全面解决这个问题具有挑战性，但研究人员采用了一种称为奖励成形的技术，可以为系统提供一些无法通过自身学习的领域知识。在这种情况下，只要车辆完全停下来，研究人员就会惩罚系统，因此系统会学习避免这种行为。
流量试验
一旦研究人员开发出有效的控制算法，他们将使用单个路口的交通模拟平台对其进行评估。该控制算法应用于互联的自动驾驶车辆车队，这些车辆可以与即将到来的交通灯进行通信，以接收信号相位和时间信息，并观察其周围环境。控制算法将告诉每辆车如何加速和减速。
当车辆接近十字路口时，所开发的系统不会引起任何走走停停的交通行为。当汽车因为前面的交通停止而被迫完全停下来时，就会发生走走停停的交通。在模拟中，绿灯期间有更多的汽车通过，这比模拟人类司机的模型要好。与其他类似的优化方法相比，这项新技术将减少更多的油耗和排放。如果路上的每辆车都是自动驾驶汽车，新的控制系统可以减少18%的油耗和25%的二氧化碳排放，同时提高20%的行驶速度。
在未来，研究人员希望研究多个交叉口之间的相互影响。他们还计划探索不同的十字路口设置(车道数、信号、时间等)如何。)影响行驶时间、排放和油耗。此外，研究人员还计划研究自动驾驶汽车和人类司机的控制系统在共享道路时如何影响安全。例如，尽管自动驾驶汽车可能与人类司机驾驶不同，但更慢的道路和更稳定的道路可以提高安全性。
虽然这项工作仍处于早期阶段，但吴认为这种方法在短时间内可以应用。
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