在擁擠和動態的環境(例如城市地區)中管理道路交叉口可能非常具有挑戰性。這些地方的交通管理不善會導致交通、燃料浪費和環境污染。

馬里蘭大學的研究人員最近開發了GAMEOPT，這是一種新算法，可以幫助更有效地管理交通繁忙的無信號道路交叉口。由NileshSuriyarachchi、R??ohanChandra、JohnS.Baras和DineshManocha組成的研究小組在最近的一篇論文中介紹了他們的方法，該論文將發表在第25屆IEEE智能交通系統國際會議(IEEEITSC2022)的論文集中。這種方法將優化技術與博弈論的思想相結合，博弈論是一種表示不同代理相互競爭的情況的數學結構。

“40%的碰撞、50%的嚴重碰撞和20%的死亡發生在無信號交叉口，”研究團隊成員Chandra告訴TechXplore。“我們的主要目標是改善監管不力或不受監管的交通路口的交通流量和燃油效率。為了實現這一目標，我們提出了一種算法，該算法結合了優化和博弈論的思想，以了解不同的交通代理如何在交通路口。”

該團隊開發的交通流量控制算法GAMEOPT可以為流經同一道路交叉口的單個代理計算最佳軌跡。為此，它執行兩個不同的步驟。

在第一階段(GAME)中，算法檢測特定感興趣區域(即通往交叉口的道路和交叉口本身)中是否存在所有車輛。然后，它運行一個拍賣程序，允許它確定哪些車輛在交叉路口導航中應具有優先權，并概述了感興趣區域內的所有代理將通過交叉路口的順序。

“我們的拍賣模塊使用司機的行為和激勵來確定這個訂單，”錢德拉說。“與現有的交叉路口管理方法(例如使用交通信號燈和停車標志)相比，我們的新框架利用博弈論為交叉路口創建公平有效的優先順序。”

在第二階段(OPT)中，算法使用混合整數二次規劃來計算滿足在階段1中計算的優先順序(以及滿足其他約束，例如安全性、可行性等)的最佳軌跡。“我們的算法產生的最佳軌跡滿足優先順序，同時提供效率、公平和安全保證，”Suriyarachchi說。“GAMEOPT還在超過10,000輛/小時的高密度交通中以不到10毫秒的計算速度運行，即使在密集的交通場景中也能實時運行。它非常高效，我們發現它的性能優于-在逼真的交通模擬器中減少擁堵、達到目標的時間和燃料消耗的最先進的方法。”

在研究人員進行的各種交通模擬中，GAMEOPT取得了非常有希望的結果。它可以顯著減少擁堵和燃料排放，處理十字路口不同部分的不同交通密度，并允許多輛車同時進入十字路口。

“在模擬中，與使用紅綠燈和停車標志的標準做法相比，我們的算法將吞吐量提高了至少25%，達到目標所需的時間提高了75%，油耗降低了33%，”Manocha說。“GAMEOPT的實時運算能力比其他完全基于優化的方法快100倍，同時在公平、安全和效率方面提供保障。”

未來，GAMEOPT可能會被證明是一種非常有價值的工具，可以在擁擠的城市環境中更有效地管理道路交叉口。此外，它還有助于大幅減少燃料消耗和碳排放，從而節約能源并減少對地球的破壞。

該團隊計劃繼續研究他們的算法并完善它。在接下來的工作中，他們計劃在更復雜的模擬城市場景中測試其性能，并開發一個可以在現實世界環境中實施的原型。雖然該算法的當前迭代迎合了聯網自動駕駛車輛，但正在開發考慮人類駕駛車輛的擴展。

“我們還希望利用人工智能和機器學習的力量來估計司機的激勵措施和優先級，以計算出更現實的優先級順序，從而進一步改善交通流量，”Manocha補充道。

“此外，我們可以使用特殊代理測試算法，例如具有更高或不同優先級的緊急車輛。”