Temporal Transfer Learning for Traffic Optimization with Coarse-grained Advisory Autonomy

📄 arXiv: 2312.09436v3 📥 PDF

作者: Jung-Hoon Cho, Sirui Li, Jeongyun Kim, Cathy Wu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2026-04-10)

备注: 18 pages, 12 figures

期刊: IEEE Transactions on Robotics, 2026

💡 一句话要点

提出时间转移学习以优化交通流量问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间转移学习 交通流优化 建议自主性 深度强化学习 自动驾驶技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在协调CAV的建议自主性任务时，深度强化学习的直接应用未能有效推广，导致性能不足。
  2. 本文提出时间转移学习（TTL）算法，通过选择源任务进行零-shot转移，系统性利用时间结构来优化交通流。
  3. 实验结果表明，TTL在多样化混合交通场景中表现优于基线方法，可靠性和性能均有显著提升。

📝 摘要（中文）

随着连接和自动化车辆（CAV）技术的发展，优化密集城市交通以最大化车辆速度和通行能力的研究逐渐增多。本文探讨了建议自主性，通过向人类驾驶员发出实时驾驶建议，达到接近自动化车辆的性能。尽管CAV的高频任务相似，直接应用深度强化学习（RL）在建议自主性任务上却未能有效推广。为此，本文利用零-shot转移学习，在一组源任务上训练策略，并在不同目标任务上评估其有效性。我们引入时间转移学习（TTL）算法，系统性地利用时间结构选择源任务，以解决全范围任务。实验验证表明，TTL在多样化混合交通场景中比基线方法更可靠地解决任务，突显了TTL在交通流优化中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂交通系统中，深度强化学习在建议自主性任务上的推广不足问题。现有方法未能有效应对不同交通场景下的任务多样性。

核心思路：论文提出通过时间转移学习（TTL）算法，选择合适的源任务进行零-shot转移，以最大化不同目标任务的性能。此设计旨在充分利用时间结构，提升建议自主性的效果。

技术框架：整体架构包括源任务选择、策略训练和目标任务评估三个主要模块。首先，利用时间结构选择源任务，然后在这些任务上训练策略，最后在不同目标任务上评估策略的有效性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入时间转移学习算法，系统性地选择源任务以优化任务性能。这一方法与传统的深度强化学习方法在任务推广上有本质区别。

关键设计：在参数设置上，考虑了从0.1秒到40秒的持有时间范围，损失函数设计为适应多样化任务的需求，网络结构则针对建议自主性任务进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，时间转移学习（TTL）在多样化混合交通场景中表现优于基线方法，可靠性提升显著。具体而言，TTL在不同持有时间的任务上均能有效提高性能，展示了其在交通流优化中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶车辆的实时决策支持以及城市交通管理。通过优化交通流量，能够有效减少拥堵，提高出行效率，具有重要的实际价值和社会影响。未来，TTL方法可能在更广泛的交通场景中得到应用，推动智能交通技术的发展。

📄 摘要（原文）

The recent development of connected and automated vehicle (CAV) technologies has spurred investigations to optimize dense urban traffic to maximize vehicle speed and throughput. This paper explores advisory autonomy, in which real-time driving advisories are issued to the human drivers, thus achieving near-term performance of automated vehicles. Due to the complexity of traffic systems, recent studies of coordinating CAVs have resorted to leveraging deep reinforcement learning (RL). Coarse-grained advisory is formalized as zero-order holds, and we consider a range of hold duration from 0.1 to 40 seconds. However, despite the similarity of the higher frequency tasks on CAVs, a direct application of deep RL fails to be generalized to advisory autonomy tasks. To overcome this, we utilize zero-shot transfer, training policies on a set of source tasks--specific traffic scenarios with designated hold durations--and then evaluating the efficacy of these policies on different target tasks. We introduce Temporal Transfer Learning (TTL) algorithms to select source tasks for zero-shot transfer, systematically leveraging the temporal structure to solve the full range of tasks. TTL selects the most suitable source tasks to maximize the performance of the range of tasks. We validate our algorithms on diverse mixed-traffic scenarios, demonstrating that TTL more reliably solves the tasks than baselines. This paper underscores the potential of coarse-grained advisory autonomy with TTL in traffic flow optimization.