Közlekedés optimalizálása mesterséges intelligencia segítségével

Abstract

Egy Unity-alapú projektet készítettem, amely a forgalom optimalizálását mesterséges intelligencia segítségével, ML-Agents használatával valósítja meg. A környezet valós városi adatok alapján épül fel OSM (OpenStreetMap) adatok felhasználásával, így élethű közlekedési szimulációk végezhetők. A rendszer automatikusan felismeri a kereszteződéseket, és azokhoz közlekedési lámpákat rendel. Ezeket a lámpákat egy globális AI ügynök irányítja, aki az összes lámpa vezérléséért felelős. Az ügynök megerősítéses tanulással sajátítja el a forgalom hatékony kezelését, miközben figyelembe veszi az összes kereszteződés és azok szomszédainak forgalmi adatait. A cél az volt, hogy a modellt szimulációs környezetben előre betanítsuk, majd éles helyzetben már csak finomhangolásra (fine-tuning) legyen szükség. A rendszer támogatja a különböző csomóponttípusokat, például T-alakú és kereszt alakú kereszteződéseket, így skálázható nagyobb városi forgalom optimalizálására is.