LLM-Assisted Light: Leveraging Large Language Model Capabilities for Human-Mimetic Traffic Signal Control in Complex Urban Environments

📄 arXiv: 2403.08337v2 📥 PDF

作者: Maonan Wang, Aoyu Pang, Yuheng Kan, Man-On Pun, Chung Shue Chen, Bo Huang

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-13 (更新: 2024-06-12)

备注: 20 pages, 11 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的交通信号控制以应对城市交通拥堵问题

🎯 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: 交通信号控制 大语言模型 城市交通管理 智能交通系统 强化学习 动态场景适应 仿真验证

📋 核心要点

  1. 现有的交通信号控制方法在应对城市交通流的复杂性和变动性方面存在不足，适应新场景的能力有限。
  2. 本文提出了一种将大语言模型与感知和决策工具相结合的混合框架，增强了交通信号控制的决策能力。
  3. 仿真结果表明，该系统在多种交通环境中表现优异，尤其在传感器故障情况下，平均等待时间减少了20.4%。

📝 摘要（中文）

城市地区的交通拥堵是一个严峻的挑战，影响经济、环境和社会。有效的拥堵管理至关重要，而交通信号控制（TSC）系统在此过程中发挥着关键作用。传统的TSC系统基于规则算法或强化学习（RL），在应对城市交通流的复杂性和变动性方面常常表现不足，适应新场景的能力有限。为此，本文提出了一种创新方法，将大语言模型（LLMs）集成到TSC中，利用其先进的推理和决策能力。具体而言，提出了一种混合框架，增强LLMs与一系列感知和决策工具的结合，能够对静态和动态交通信息进行深入分析。通过开发仿真平台验证该框架的有效性，结果显示该系统能够在多种交通环境中自适应，无需额外训练。在传感器故障情况下，该方法比传统的RL系统平均减少了20.4%的等待时间。这项研究标志着TSC策略的显著进步，为LLMs在现实动态场景中的应用奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决城市交通信号控制系统在复杂交通流中的适应性不足问题。传统方法在面对新场景时常常无法有效应对，导致交通效率低下。

核心思路：通过将大语言模型（LLMs）与交通信号控制相结合，利用其强大的推理和决策能力，提升系统对动态交通信息的处理能力。该设计旨在使LLM成为决策过程的核心，结合外部交通数据与现有的TSC方法。

技术框架：整体架构包括数据采集模块、LLM决策模块和执行模块。数据采集模块负责获取静态和动态交通信息，LLM决策模块进行分析和决策，执行模块则根据LLM的输出调整交通信号。

关键创新：本研究的主要创新在于将LLMs引入交通信号控制领域，使其能够处理复杂的交通场景，并在传感器故障情况下表现出色，显著优于传统的强化学习方法。

关键设计：在设计中，采用了多种感知工具来增强数据输入，LLM的训练过程结合了历史交通数据和实时信息，确保其在多种场景下的适应性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的系统在多种交通环境中表现优异，特别是在传感器故障情况下，平均等待时间减少了20.4%。这一性能提升显著优于传统的强化学习系统，验证了大语言模型在交通信号控制中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市交通管理、智能交通系统和自动驾驶车辆的信号控制。通过提升交通信号控制的智能化水平，能够有效缓解城市交通拥堵，降低环境污染，提升出行效率，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Traffic congestion in metropolitan areas presents a formidable challenge with far-reaching economic, environmental, and societal ramifications. Therefore, effective congestion management is imperative, with traffic signal control (TSC) systems being pivotal in this endeavor. Conventional TSC systems, designed upon rule-based algorithms or reinforcement learning (RL), frequently exhibit deficiencies in managing the complexities and variabilities of urban traffic flows, constrained by their limited capacity for adaptation to unfamiliar scenarios. In response to these limitations, this work introduces an innovative approach that integrates Large Language Models (LLMs) into TSC, harnessing their advanced reasoning and decision-making faculties. Specifically, a hybrid framework that augments LLMs with a suite of perception and decision-making tools is proposed, facilitating the interrogation of both the static and dynamic traffic information. This design places the LLM at the center of the decision-making process, combining external traffic data with established TSC methods. Moreover, a simulation platform is developed to corroborate the efficacy of the proposed framework. The findings from our simulations attest to the system's adeptness in adjusting to a multiplicity of traffic environments without the need for additional training. Notably, in cases of Sensor Outage (SO), our approach surpasses conventional RL-based systems by reducing the average waiting time by $20.4\%$. This research signifies a notable advance in TSC strategies and paves the way for the integration of LLMs into real-world, dynamic scenarios, highlighting their potential to revolutionize traffic management. The related code is available at https://github.com/Traffic-Alpha/LLM-Assisted-Light.