【摘 要】
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随着经济的发展和城市规模的扩张,城市道路交通的规模和负荷不断增大,道路交通拥堵、交通事故等问题日益增多。为了实现大规模交通系统总体状况的改善,需要综合考虑多个优化目标,例如交通事故、交通堵塞和道路通行能力,仅考虑单一目标的优化则可能造成其他性能指标的劣化。随着技术的完善与政策的推动,自动驾驶汽车与智能交通的渗透率越来越高,这为解决城市交通问题提供了新的方法和途径。因为在交通系统中车辆之间存在相互影
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
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随着经济的发展和城市规模的扩张,城市道路交通的规模和负荷不断增大,道路交通拥堵、交通事故等问题日益增多。为了实现大规模交通系统总体状况的改善,需要综合考虑多个优化目标,例如交通事故、交通堵塞和道路通行能力,仅考虑单一目标的优化则可能造成其他性能指标的劣化。随着技术的完善与政策的推动,自动驾驶汽车与智能交通的渗透率越来越高,这为解决城市交通问题提供了新的方法和途径。因为在交通系统中车辆之间存在相互影响,合作和竞争无处不在,仅提高单车行动能力对于整体路网的优化能力有限。并且从博弈论角度,自私的个体行为可能会恶化整体的收益。所以对自动驾驶车辆行驶策略进行优化,使其具有与周围车辆和其他智能体实时交互、协同行动的能力是十分有必要的。针对大规模自动驾驶车辆的行驶策略多目标优化问题,本文提出了基于动态演化的行驶策略优化方法。本方法结合了多目标优化与复制者动态模型,用来探索自动驾驶车辆的学习-模仿-选择过程,通过动态演化的方式求解出使得总体效用最优的种群状态。在动态演化的过程中自动驾驶车辆通过博弈观察其他智能体的行为,通过对比各自的效用变化从而选择更优的驾驶策略,最终种群状态逐渐收敛到演化均衡点,此时优势策略得以涌现,总体交通状况得到改善。通过仿真实验,本工作得到了不同交通条件下的动态演化结果。本工作在SUMO交通流仿真平台中导入了超过40000辆虚拟自动驾驶汽车以及包含真实城市拓扑结构信息的地图文件。仿真实验表明在不同的交通状况下,交通系统经过动态演化,种群状态会收敛到不同的稳定状态。在低密度条件下,激进策略与理性策略以一定比例共存,而保守策略则消亡;而在高密度条件下,理性策略占据整个系统,而激进和保守策略均消亡。经过动态演化后系统的效用均有不同程度的提高,其中整体平均速度提高了8%～16%,事故率降低了10%～78%。最后根据复制动态模型的特性,本文证明了通过动态演化实验得到的种群状态是纳什均衡点,利用行驶策略动态演化算法可以得到多目标优化问题的稳定解。本工作从交通管理者的视角对自动驾驶策略的优化设计提供了一定的参考。
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