The steady increase in the number of vehicles operating on the highways continues to exacerbate congestion, accidents, energy consumption, and greenhouse gas emissions. Emerging mobility systems, e.g., connected and automated vehicles (CAVs), have the potential to directly address these issues and improve transportation network efficiency and safety. In this paper, we consider a highway merging scenario and propose a framework for coordinating CAVs such that stop-and-go driving is eliminated. We use a decentralized form of the actor-critic approach to deep reinforcement learning$-$multi-agent deep deterministic policy gradient. We demonstrate the coordination of CAVs through numerical simulations and show that a smooth traffic flow is achieved by eliminating stop-and-go driving. Videos and plots of the simulation results can be found at this supplemental $\href{https://sites.google.com/view/ud-ids-lab/MADRL}{site}$.


翻译:在高速公路上运营的车辆数量稳步增加,继续加剧拥堵、事故、能源消耗和温室气体排放。新兴的流动系统,例如连接和自动化车辆(CAVs),有可能直接解决这些问题,提高运输网络的效率和安全性。在本文件中,我们考虑将高速公路合并的设想,并提议一个协调CAV的框架,以便消除中途和上行驾驶。我们使用一种分散化的行为者-批评方法来深入强化学习,用多剂深度确定性政策梯度。我们通过数字模拟展示了CAVs的协调情况,并表明通过消除中途驾驶实现了交通畅通。模拟结果的视频和图示可见于此补充的$\href{https://sites.gogle.com/view/ud-ids-lab/MADRL ⁇ site}$。

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