Reinforcement Learning-Based Control of CAV Platoon Joining Maneuvers in Mixed Traffic

📄 arXiv: 2608.26860v1 📥 PDF

作者: Biao Yin, Abderrahmane Kasmi, Nadir Farhi

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2026-08-27

💡 一句话要点

提出基于强化学习的控制方法以解决混合交通中的CAV编队加入问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 自动驾驶 CAV编队 混合交通 安全控制 深度强化学习 交通管理

📋 核心要点

  1. 现有的CAV编队控制方法在混合交通环境中面临不确定性和驾驶行为多样性等挑战，难以实现安全有效的加入操作。
  2. 本文提出了一种基于强化学习的控制框架，通过引入风险惩罚和外部安全控制器来优化CAV的加入行为。
  3. 实验结果显示，PPO算法在加入成功率和碰撞率上优于DQN和DDQN，但需要更多决策步骤，体现了安全与效率的权衡。

📝 摘要（中文）

连接和自动化车辆（CAV）编队为提高道路安全性和交通容量提供了有希望的解决方案。然而，在现实交通中进行编队控制面临着不确定性和驾驶行为异质性等挑战。本文提出了一种通用的建模和仿真框架，以研究CAV编队的加入行为，并比较基于深度强化学习（DRL）的控制算法。研究表明，采用风险相关惩罚的奖励函数的近端策略优化（PPO）算法在加入成功率和碰撞率方面表现优异，成功率达到约98%，碰撞率低于1%。但这一改进性能需要更多决策步骤，揭示了安全性、加入有效性和决策效率之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在混合交通环境中CAV编队的加入行为控制问题。现有方法在面对人类驾驶员的异质性行为时，难以保证安全性和效率。

核心思路：论文提出通过强化学习算法，结合风险惩罚和外部安全控制器，来优化CAV的加入策略，从而提高安全性和效率。

技术框架：整体框架包括基于代理的建模、与SUMO仿真器的结合，以及对DQN、DDQN和PPO算法的评估。主要模块包括环境建模、学习算法实现和性能评估。

关键创新：最重要的创新点在于将风险惩罚机制引入奖励函数中，显著提升了CAV的加入成功率，并有效降低了碰撞率。这一设计与传统方法的本质区别在于强调安全性与效率的平衡。

关键设计：在算法设计中，PPO算法的参数设置和奖励函数的构建是关键，特别是如何量化风险行为并将其纳入学习过程，以实现更安全的决策。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PPO算法在CAV编队加入成功率上达到了约98%，而碰撞率低于1%。相比于DQN和DDQN，PPO在安全性和效率方面表现出色，但需要更多决策步骤，体现了安全与效率之间的权衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶车辆的编队控制以及城市交通管理等。通过优化CAV的加入行为，可以显著提高交通流量和安全性，推动未来智能交通的发展。

📄 摘要（原文）

Connected and automated vehicle (CAV) platooning offers a promising approach to improving road safety and traffic capacity. However, platoon control in real-world traffic is challenging due to uncertainty and heterogeneous driving behaviors. Reinforcement learning (RL) has strong potential for addressing such control problems, but its practical deployment raises challenges related to safety and learning efficiency. This paper proposes a generic modeling and simulation framework for investigating CAV platoon joining maneuvers and comparing deep reinforcement learning (DRL)-based control algorithms. The problem is particularly challenging in mixed-traffic environments, where CAVs coexist with human-driven vehicles exhibiting heterogeneous longitudinal and lateral behaviors. The objective is to achieve safe and efficient joining maneuvers by either incorporating penalties for risky behaviors into the learning process or using an external safety controller to constrain the learned policy. An agent-based modeling framework coupled with the Simulation of Urban MObility (SUMO) simulator is used to evaluate Deep Q-Network (DQN), Double Deep Q-Network (DDQN), and Proximal Policy Optimization (PPO). Results show that PPO outperforms DQN and DDQN, achieving a joining success rate of approximately 98 % and a collision rate below 1 %, largely due to risk-related penalties incorporated into the reward function. However, this improved performance requires more decision steps to complete the maneuver, revealing a trade-off between safety, joining effectiveness, and decision efficiency. An external safety controller effectively prevents collisions, although its interventions may reduce joining efficiency. The results highlight the importance of jointly considering safety and efficiency when designing RL-based controllers for CAV platoon joining in mixed traffic.