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| 講演名 | 2025-08-29 09:25 A Hybrid Reinforcement Learning Framework for Cooperative Driving: From Algorithm Design to Real-World Validation ○Yu Taoyuan・Wang Kui・Li Zongdian・Yu Tao・Kei Sakaguchi（Institute of Science Tokyo）  RCS2025-114 |
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| 抄録 | （和） | Unsignalized intersections face significant challenges in safety and efficiency due to complex traffic dynamics. This paper proposes an RSU-centric cooperative driving framework that leverages global perception and vehicle-to-infrastructure communication. The framework employs a two-stage hybrid reinforcement learning method, combining offline pre-training with online fine-tuning, and incorporates the multi-attention mechanism to address inter-agent dependencies. Extensive experiments show that the proposed method achieves a failure rate below 0.03% when controlling three connected autonomous vehicles. Moreover, it exhibits strong robustness to different numbers of agents and generalizes well to other traffic maps. |
| （英） | Unsignalized intersections face significant challenges in safety and efficiency due to complex traffic dynamics. This paper proposes an RSU-centric cooperative driving framework that leverages global perception and vehicle-to-infrastructure communication. The framework employs a two-stage hybrid reinforcement learning method, combining offline pre-training with online fine-tuning, and incorporates the multi-attention mechanism to address inter-agent dependencies. Extensive experiments show that the proposed method achieves a failure rate below 0.03% when controlling three connected autonomous vehicles. Moreover, it exhibits strong robustness to different numbers of agents and generalizes well to other traffic maps. | |
| キーワード | （和） | Cooperative driving / reinforcement learning / V2I / CAVs / RSUs / / / |
| （英） | Cooperative driving / reinforcement learning / V2I / CAVs / RSUs / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 163, RCS2025-114, pp. 81-86, 2025年8月. | |
| 資料番号 | RCS2025-114 | |
| 発行日 | 2025-08-21 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2025-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SAT |
| 開催期間 | 2025-08-28 - 2025-08-29 |
| 開催地（和） | 朱鷺メッセ |
| 開催地（英） | Toki Messe |
| テーマ（和） | 移動衛星通信，放送，誤り訂正，無線通信一般 |
| テーマ（英） | Satellite Communications, Broadcasting, Forward Error Correction, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-08-RCS-SAT |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Hybrid Reinforcement Learning Framework for Cooperative Driving: From Algorithm Design to Real-World Validation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Cooperative driving / Cooperative driving |
| キーワード(2)（和/英） | reinforcement learning / reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | V2I / V2I |
| キーワード(4)（和/英） | CAVs / CAVs |
| キーワード(5)（和/英） | RSUs / RSUs |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yu Taoyuan / Yu Taoyuan / |
| 第1著者 所属（和/英） | Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Wang Kui / Wang Kui / |
| 第2著者 所属（和/英） | Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Li Zongdian / Li Zongdian / |
| 第3著者 所属（和/英） | Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yu Tao / Yu Tao / |
| 第4著者 所属（和/英） | Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | Kei Sakaguchi / Kei Sakaguchi / |
| 第5著者 所属（和/英） | Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Institute of Science Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-29 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-114 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.163 |
| ページ範囲 | pp.81-86 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-08-21 (RCS) |
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