在拥挤和动态的环境(例如城市地区)中管理道路交叉口可能非常具有挑战性。这些地方的交通管理不善会导致交通、燃料浪费和环境污染。
马里兰大学的研究人员最近开发了GAMEOPT，这是一种新算法，可以帮助更有效地管理交通繁忙的无信号道路交叉口。由NileshSuriyarachchi、RohanChandra、JohnS.Baras和DineshManocha组成的研究小组在最近的一篇论文中介绍了他们的方法，该论文将发表在第25届IEEE智能交通系统国际会议(IEEEITSC2022)的论文集中。这种方法将优化技术与博弈论的思想相结合，博弈论是一种表示不同代理相互竞争的情况的数学结构。
“40%的碰撞、50%的严重碰撞和20%的死亡发生在无信号交叉口，”研究团队成员Chandra告诉TechXplore。“我们的主要目标是改善监管不力或不受监管的交通路口的交通流量和燃油效率。为了实现这一目标，我们提出了一种算法，该算法结合了优化和博弈论的思想，以了解不同的交通代理如何在交通路口。”
该团队开发的交通流量控制算法GAMEOPT可以为流经同一道路交叉口的单个代理计算最佳轨迹。为此，它执行两个不同的步骤。
在第一阶段(GAME)中，算法检测特定感兴趣区域(即通往交叉口的道路和交叉口本身)中是否存在所有车辆。然后，它运行一个拍卖程序，允许它确定哪些车辆在交叉路口导航中应具有优先权，并概述了感兴趣区域内的所有代理将通过交叉路口的顺序。
“我们的拍卖模块使用司机的行为和激励来确定这个订单，”钱德拉说。“与现有的交叉路口管理方法(例如使用交通信号灯和停车标志)相比，我们的新框架利用博弈论为交叉路口创建公平有效的优先顺序。”
在第二阶段(OPT)中，算法使用混合整数二次规划来计算满足在阶段1中计算的优先顺序(以及满足其他约束，例如安全性、可行性等)的最佳轨迹。“我们的算法产生的最佳轨迹满足优先顺序，同时提供效率、公平和安全保证，”Suriyarachchi说。“GAMEOPT还在超过10,000辆/小时的高密度交通中以不到10毫秒的计算速度运行，即使在密集的交通场景中也能实时运行。它非常高效，我们发现它的性能优于-在逼真的交通模拟器中减少拥堵、达到目标的时间和燃料消耗的最先进的方法。”
在研究人员进行的各种交通模拟中，GAMEOPT取得了非常有希望的结果。它可以显着减少拥堵和燃料排放，处理十字路口不同部分的不同交通密度，并允许多辆车同时进入十字路口。
“在模拟中，与使用红绿灯和停车标志的标准做法相比，我们的算法将吞吐量提高了至少25%，达到目标所需的时间提高了75%，油耗降低了33%，”Manocha说。“GAMEOPT的实时运算能力比其他完全基于优化的方法快100倍，同时在公平、安全和效率方面提供保障。”
未来，GAMEOPT可能会被证明是一种非常有价值的工具，可以在拥挤的城市环境中更有效地管理道路交叉口。此外，它还有助于大幅减少燃料消耗和碳排放，从而节约能源并减少对地球的破坏。
该团队计划继续研究他们的算法并完善它。在接下来的工作中，他们计划在更复杂的模拟城市场景中测试其性能，并开发一个可以在现实世界环境中实施的原型。虽然该算法的当前迭代迎合了联网自动驾驶车辆，但正在开发考虑人类驾驶车辆的扩展。
“我们还希望利用人工智能和机器学习的力量来估计司机的激励措施和优先级，以计算出更现实的优先级顺序，从而进一步改善交通流量，”Manocha补充道。
“此外，我们可以使用特殊代理测试算法，例如具有更高或不同优先级的紧急车辆。”