Large-scale Mixed Traffic Control Using Dynamic Vehicle Routing and Privacy-Preserving Crowdsourcing

要約

ロボット車両による都市交通の流れの制御と調整は、将来の新しい交通パラダイムとして浮上しています。
このアプローチは研究者や実務家からの注目を集めていますが、大規模な混合トラフィックを効果的に管理および調整することは依然として課題です。
プライバシーを保護したクラウドソーシングと動的な車両ルーティングによる大規模混合交通制御のための効果的なフレームワークを紹介します。
私たちのフレームワークは、プライバシー保護クラウドセンシング手法、グラフ伝播ベースの交通予測手法、プライバシー保護ルート選択メカニズムの 3 つのモジュールで構成されています。
実際の道路網を使用してフレームワークを評価します。
結果は、私たちのフレームワークがトラフィック フローを正確に予測し、ネットワーク全体の RV 不足の問題を効率的に軽減し、大規模な混合トラフィックを調整することを示しています。
他のベースライン手法と比較して、当社のフレームワークは RV 不足の問題を最大 69.4% 削減するだけでなく、ネットワーク内のすべての車両の平均待ち時間を最大 27% 削減します。

要約(オリジナル)

Controlling and coordinating urban traffic flow through robot vehicles is emerging as a novel transportation paradigm for the future. While this approach garners growing attention from researchers and practitioners, effectively managing and coordinating large-scale mixed traffic remains a challenge. We introduce an effective framework for large-scale mixed traffic control via privacy-preserving crowdsourcing and dynamic vehicle routing. Our framework consists of three modules: a privacy-protecting crowdsensing method, a graph propagation-based traffic forecasting method, and a privacy-preserving route selection mechanism. We evaluate our framework using a real-world road network. The results show that our framework accurately forecasts traffic flow, efficiently mitigates network-wide RV shortage issue, and coordinates large-scale mixed traffic. Compared to other baseline methods, our framework not only reduces the RV shortage issue up to 69.4% but also reduces the average waiting time of all vehicles in the network up to 27%.

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