zur Hauptnavigation springen zum Inhaltsbereich springen

Jobs, Förderangebote & Hilfe
Termine
 
BayWISS-Kolleg Mobilität & Verkehr
Mitglied werden!
www.baywiss.de

Projekte im Kolleg Mobilität und Verkehr

© chuttersnap / unsplash.com'

Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization

Gemäß des Bundes-Klimaschutzgesetzes ist eine Reduktion der Treibhausgasemissionen um 43% von 2020 bis 2030 im Verkehrssektor notwendig. Um diese Ziele zu erreichen muss unter anderem der Verkehrsfluss im urbanen Raum verbessert werden. Die Optimierung von Lichtsignalanlagen ermöglicht hierbei eine Verbesserung des Verkehrsflusses bei gegebener Infrastruktur. Durch die Modellierung des Optimierungsproblems zu einem Markov Decision Process können die Methoden des Reinforcement Learning verwendet werden, in Kombination mit Deep Learning Architekturen entstehen Deep Reinforcement Learning Algorithmen.

Ziel dieses Promotionsprojektes ist es die Algorithmen des Deep Reinforcement Learning für die Optimierung von Lichtsignalanlagen anzuwenden, evaluieren und anzupassen, sodass ein optimaler Verkehrsfluss bei verschiedenen Verkehrsnachfragen erreicht wird. Speziell soll hierbei eine multimodale Optimierung erreicht werden, die eine faire Verteilung von Grünzeiten für alle Verkehrsmodalitäten erreicht. Auch wird untersucht, wie die Algorithmen interpretierbar und für den Einsatz in realen Systemen gestaltetet werden können. Weiterhin wird im Promotionsprojekt untersucht, wie Car2X Funktionen in das Reinforcement Learning Problem eingebracht werden können.

MITGLIED IM KOLLEG

seit

Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Betreuer Technische Universität München:

Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger

Forschungsschwerpunkte:

 

-          Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement

-          Verkehrstheorie

-          Verkehrssteuerung

Betreute Projekte:

Betreuerin Technische Hochschule Ingolstadt:

Prof. Dr. Stefanie Schmidtner

Forschungsschwerpunkte:

  • Nachhaltige und intelligente Mobilitätssysteme
  • Data Science & Machine Learning in Mobilitätssystemen
  • Zusammenspiel automatisiertes Fahren und Infrastruktur/Verkehrssteuerung

Betreutes Projekt:
Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization

Jeremias Gerner

Jeremias Gerner

Technische Hochschule Ingolstadt

Publikationen und Poster

Anna-Lena Schlamp; Jeremias Gerner; Klaus Bogenberger; Werner Huber; Stefanie Schmidtner, 11/2025, ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic, IEEE ITSC (Brisbane, Australien)

Yunfei Zhang; Jeremias Gerner; Mario Ilic; Stefanie Schmidtner; Klaus Bogenberger 01/25, Autonomous Vehicles as a Sensor: Traffic State Estimation Transportation Research Board

Jeremias Gerner; Klaus Bogenberger; Stefanie Schmidtner, 06/24, Temporal Enhanced Floating Car Observers, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588538

Jeremias Gerner; Klaus Bogenberger; Stefanie Schmidtner, 09/24, Investigating Floating Car Observers for Traffic State Estimation through Co-Simulation, Symposium on Management of Future Motorway and Urban Traffic System

Henri Meess; Jeremias Gerner; Daniel Hein; Stefanie Schmidtner; Gordon Elger; Klaus Bogenberger, 05/24, First Steps Towards Real World Traffic Signal Control Optimization by Reinforcement Learning , Journal of Simulation doi.org/10.1080/17477778.2024.2364715

Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Stefanie Schmidtner, 2024, Temporal Enhanced Floating Car Observers, Intelligent Vehicle Symposium

Dominik Rößle, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Daniel Cremers, Stefanie Schmidtner, Torsten Schön, 2024, Unlocking Past Information: Temporal Embeddings in Cooperative Bird's Eye View Prediction, Intelligent Vehicle Symposium

Jeremias Gerner, Dominik Rößle, Daniel Cremers, Klaus Bogenberger, Torsten Schön, Stefanie Schmidtner, 09/2023, Enhancing Realistic Floating Car Observers in Microscopic Traffic Simulation, Intelligent Transportation Systems Conference / Bilbao, Proceedings sind noch nicht öffentlich 

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Stefanie Schmidtner, 09/2023, User-Centric Green Light Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning, Intelligent Transportation Systems Conference / Bilbao, Proceedings sind noch nicht öffentlich

Meess, Henri, Gerner, Jeremias, Hein, Daniel, Schmidtner, Stefanie, Elger, Gordon, 2022, Reinforcement Learning for Traffic Signal Control Optimization: A concept for Real-World Implementation, Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems

Meess, Henri, Gerner, Jeremias, Hein, Daniel, Schmidtner, Stefanie, Elger, Gordon, 2022, Real World Traffic Optimization by Reinforcement Learning: A Concept, International Workshop on Agent-Based Modelling of Urban Systems (ABMUS) Proceedings: 2022

 

Alle Einträge anzeigen

Koordination des Verbundkollegs Mobilität und Verkehr

Treten Sie mit uns in Kontakt. Wir freuen uns auf Ihre Fragen und Anregungen zum Verbundkolleg Mobilität und Verkehr.

Dr. Monika Kolpatzik

Dr. Monika Kolpatzik

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93481560
mobilitaet-verkehr.vk [ at ] baywiss.de

Marina Schleicher

Marina Schleicher

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93483539
mobilitaet-verkehr.vk [ at ] baywiss.de