GAMEOPT:um algoritmo para otimizar o fluxo de veículos em interseções dinâmicas não sinalizadas

Imagem mostrando como o GAMEOPT funciona em comparação com os semáforos. As regiões em azul claro indicam a zona de controle. A equipe mostrou que em níveis de fluxo de tráfego de entrada idênticos, sua abordagem supera até mesmo a infraestrutura de semáforos, resultando em menos filas e permitindo um fluxo de tráfego suave. Crédito:Suriyarachchi et al.

Gerenciar cruzamentos rodoviários em ambientes movimentados e dinâmicos, como áreas urbanas, pode ser altamente desafiador. A má gestão do tráfego pode levar a acidentes rodoviários, desperdício de combustível e poluição ambiental.
Pesquisadores da Universidade de Maryland desenvolveram recentemente o GAMEOPT, um novo algoritmo que pode ajudar a gerenciar interseções de estradas não sinalizadas com tráfego intenso com mais eficiência. A equipe de pesquisa com os membros Nilesh Suriyarachchi, Rohan Chandra, John S. Baras e Dinesh Manocha apresentou seu método em um artigo recente a ser publicado nos anais da 25ª Conferência Internacional IEEE sobre Sistemas Inteligentes de Transporte (IEEE ITSC 2022). Este método combina técnicas de otimização com ideias da teoria dos jogos, uma construção matemática que representa situações em que diferentes agentes estão competindo entre si.

“Quarenta por cento de todos os acidentes, 50% das colisões graves e 20% das mortes ocorrem em cruzamentos não sinalizados”, disse Chandra, membro da equipe de pesquisa, ao TechXplore. "Nosso objetivo principal é melhorar o fluxo de tráfego e a eficiência de combustível em cruzamentos de tráfego mal regulados ou não regulados. Para atingir esse objetivo, propomos um algoritmo que combina ideias de otimização e teoria dos jogos para entender como diferentes agentes de tráfego cooperam e negociam entre si em cruzamentos de trânsito."

GAMEOPT, o algoritmo de controle de fluxo de tráfego desenvolvido pela equipe, pode calcular trajetórias ideais para agentes individuais que estão fluindo pela mesma interseção rodoviária. Para fazer isso, ele realiza duas etapas diferentes.

Na primeira etapa, (GAME), o algoritmo detecta a presença de todos os veículos em uma região de interesse específica (ou seja, as estradas que levam à interseção e a própria interseção). Em seguida, executa um programa de leilão que permite determinar quais veículos devem ter prioridade na navegação na interseção, delineando a ordem em que todos os agentes da região de interesse passarão pela interseção.

"Nosso módulo de leilão usa os comportamentos e incentivos dos motoristas para determinar esse pedido", disse Chandra. “Em contraste com as abordagens existentes para o gerenciamento de interseções, como o uso de semáforos e sinais de parada, nossa nova estrutura utiliza a teoria dos jogos para criar sequências de ordem de prioridade justas e eficientes para as interseções”.

No segundo estágio, (OPT), o algoritmo usa programação quadrática de inteiro misto para calcular as trajetórias ótimas que satisfazem a ordem de prioridade calculada no estágio 1 (juntamente com outras restrições, como segurança, viabilidade, etc.). "As trajetórias ideais produzidas pelo nosso algoritmo satisfazem a ordem de prioridade, proporcionando garantias de eficiência, justiça e segurança", disse Suriyarachchi. "O GAMEOPT também opera em velocidades de computação de menos de 10 milissegundos em tráfego de alta densidade de mais de 10.000 veículos/h, tornando-o capaz em tempo real mesmo em cenários de tráfego denso. - métodos de última geração para reduzir congestionamentos, tempo até a meta e consumo de combustível em um simulador de tráfego realista."

Em diversas simulações de tráfego realizadas pelos pesquisadores, o GAMEOPT obteve resultados altamente promissores. Poderia reduzir significativamente o congestionamento e as emissões de combustível, lidando com diferentes densidades de tráfego em diferentes partes das interseções e permitindo que vários veículos entrassem na interseção simultaneamente.

“Nas simulações, nosso algoritmo melhora o rendimento em pelo menos 25%, o tempo gasto para atingir a meta em 75% e o consumo de combustível em 33% em comparação com as práticas padrão de uso de semáforos e sinais de parada”, disse Manocha. "A capacidade de operação em tempo real do GAMEOPT é 100 vezes mais rápida do que outros métodos totalmente baseados em otimização, enquanto fornece garantias em termos de justiça, segurança e eficiência."

No futuro, o GAMEOPT poderá provar ser uma ferramenta altamente valiosa para gerenciar interseções rodoviárias em ambientes urbanos congestionados com mais eficiência. Além disso, poderia ajudar a reduzir drasticamente o consumo de combustível e as emissões de carbono, economizando energia e reduzindo os danos causados ao planeta.

A equipe planeja continuar trabalhando em seu algoritmo e aperfeiçoá-lo. Em seus próximos trabalhos, eles planejam testar seu desempenho em cenários urbanos simulados mais complexos e desenvolver um protótipo que possa ser implementado em cenários do mundo real. Enquanto a iteração atual do algoritmo atende a veículos autônomos conectados, uma extensão para considerar veículos movidos por humanos está sendo desenvolvida.

“Também gostaríamos de aproveitar o poder da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para estimar os incentivos e prioridades dos motoristas para calcular uma ordem de prioridade mais realista e, assim, melhorar ainda mais o fluxo de tráfego”, acrescentou Manocha.

“Além disso, poderíamos testar o algoritmo com agentes especiais, como veículos de emergência que têm prioridades maiores ou diferentes”. + Explorar mais