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Título
Joined optimization of traffic signaling and vehicle speed advisory in V2I-enabled traffic with deep reinforcement learning
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2021
Titulación
Grado en Ingeniería en Electrónica Industrial y Automática
Résumé
En nuestra sociedad, tenemos un problema muy grande que nos causa una gran cantidad de pérdidas tanto directa como indirectamente: la congestión del tráfico. Podemos observar en varios estudios datos que aportan evidencias sobre los efectos producidos.
Para intentar dar solución a este problema tenemos tecnologías emergentes como el 5G, el big data, la V2I y el DRL. Con la comunicación entre la infraestructura del tráfico y los vehículos podemos conseguir situaciones particularizadas en cada momento.
Previamente se había comprobado que el DRL da buenas soluciones para controlar la señalización de los semáforos. Buscamos conseguir integrar con DRL la señalización del tráfico y las recomendaciones de velocidad para los vehículos que se aproximen, en este caso al escenario que hemos elegido que es una intersección simple. Conseguir integrar ambas va a conseguir solucionar la gran mayoría de los problemas asociados, pero sobre este último punto no se han realizado estudios In our society, we have a very big problem that causes us a great deal of losses both directly and indirectly: traffic congestion. We can observe in several studies data that provide evidence of the effects produced.
To try to provide a solution to this problem we have emerging technologies such as 5G, big data, V2I and DRL. With communication between traffic infrastructure and vehicles we can achieve particularized situations at each moment.
DRL has previously been proven to provide good solutions for controlling traffic light signaling. We seek to integrate with DRL the traffic signaling and speed recommendations for approaching vehicles, in this case to the scenario we have chosen, which is a simple intersection. Integrating both will solve most of the associated problems, but no studies have been carried out on this last point
Materias Unesco
3329.07 Transporte
Palabras Clave
Reinforcement learning
Machine learning
Deep Reinforcement learning
Artificial Intelligence
V21
Departamento
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Idioma
eng
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [28700]
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