Smart Traffic Control for the Era of Autonomous Driving
En l'última dècada, la investigació sobre vehicles autònoms (AV) ha fet un progrés revolucionari. Els avenços en intel·ligència artificial (IA), i especialment en aprenentatge automàtic, permeten que els cotxes autònoms aprenguin a resoldre situacions complexes basant-se en dades de milions d&#...
| Author: | |
|---|---|
| Format: | doctoral thesis |
| Publication Date: | 2023 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repository: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Language: | English |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:287359 |
| Online Access: | https://ddd.uab.cat/record/287359 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Intel·ligència artificial Inteligencia artificial Artificial intelligence Sistemes multiagent Sistemas multiagente Multi-agent systems Control intel·ligent de trànsit Control de tráfico inteligente Intelligent traffic control Tecnologies |
| Summary: | En l'última dècada, la investigació sobre vehicles autònoms (AV) ha fet un progrés revolucionari. Els avenços en intel·ligència artificial (IA), i especialment en aprenentatge automàtic, permeten que els cotxes autònoms aprenguin a resoldre situacions complexes basant-se en dades de milions d'hores de conducció acumulades, molt més del que podria arribar a fer qualsevol conductor humà. La conducció autònoma ens porta esperança per a un transport més segur, més còmode, més eficient i més respectuós amb el medi ambient. Tanmateix, els vehicles autònoms a les carreteres també introdueixen nous reptes a la gestió del trànsit. Les noves teories per a una millor comprensió de la nova era del transport i les noves tecnologies per a les infraestructures viàries intel·ligents i el control intel·ligent del trànsit són crucials per al desenvolupament i el desplegament de vehicles autònoms. Aquesta tesi té com a objectiu abordar algunes de les qüestions clau en el control i la gestió del trànsit, com ara el disseny del protocol d'intersecció, el mesurament de la congestió, l'encaminament egoista i l'automatització de la infraestructura viària, sota el supòsit que tots els vehicles a la carretera estan connectats i són autònoms Hem introduït un model formal per representar les xarxes viàries i el trànsit. A partir d'aquest model, vam desenvolupar un sistema de simulació a sobre d'una plataforma de codi obert existent (AIM4) i el vam utilitzar per examinar una sèrie de protocols de gestió de trànsit dissenyats específicament per al trànsit amb vehicles totalment autònoms. Els resultats de la simulació mostren que els protocols de gestió del trànsit per als AV poden ser més subtils, sensibles i variables amb els volums/taxa de flux de trànsit, la distància de seguretat del vehicle i la configuració de la carretera. A més, analitzant les dades de trànsit del món real i les dades de simulació, vam trobar que mesurar la congestió amb funcions exponencials té avantatges considerables enfront de la funció BPR tradicional en determinats aspectes. El desplegament de vehicles autònoms ofereix la gestió del trànsit amb l'oportunitat d'escollir entre control centralitzat o control descentralitzat. El preu de l'anarquia (PoA) de la presa de decisions autònomes per a l'encaminament ofereix un criteri quantitatiu aplicable per a la selecció entre elles. Hem ampliat la investigació existent sobre PoA amb la classe de funcions exponencials com a funcions de cost. Hem trobat una expressió per al límit superior ajustat del PoA per a jocs d'encaminament egoistes amb funcions de cost exponencial. A diferència dels estudis existents, aquest límit superior depèn de les demandes de trànsit, amb la qual cosa podem obtenir una estimació més precisa del PoA. A més, comparant els límits superiors de PoA entre la funció BPR i la funció exponencial, vam trobar que les funcions exponencials produeixen un límit superior més petit que les funcions BPR en fluxos de trànsit relativament baixos. Per especificar sistemes de gestió del trànsit, proposem un model híbrid d'assignació del trànsit. Aquest model pretén descriure sistemes de gestió del trànsit en què tant els vehicles com els controladors de carretera prenen decisions autònomes, per tant, són agents autònoms. Hem formulat un problema d'optimització no lineal per optimitzar el control del trànsit des d'una visió macroscòpica de la xarxa viària. Per evitar els càlculs complexos necessaris per a l'optimització no lineal, vam proposar un algorisme d'aproximació per calcular estratègies d'encaminament d'equilibri i control de trànsit. Els resultats de la simulació mostren que aquest algorisme finalment convergeix a un estat estacionari. L'esquema de control de trànsit en aquest estat estacionari és una solució aproximadament òptima. |
|---|