PALCAS: Apprendimento per Rinforzo Federato per Cambi di Corsia Autonomi Consapevoli delle Priorità

Un team di ricercatori ha creato PALCAS, un sistema intelligente di consulenza per il cambio di corsia per veicoli autonomi (AV) che tiene conto delle priorità, utilizzando l'apprendimento per rinforzo federato multi-agente. A differenza dei metodi tradizionali a singolo agente o centralizzati multi-agente, PALCAS valuta i cambi di corsia in base all'urgenza della destinazione di un veicolo. Presenta una funzione di ricompensa per il cambio di corsia sicuro e consapevole delle priorità, applicabile sia a situazioni obbligatorie che discrezionali. Viene utilizzato l'algoritmo della deep Q-network parametrizzata (PDQN) per facilitare la cooperazione tra agenti, gestendo sia i movimenti laterali che longitudinali. Simulazioni condotte con il simulatore di traffico SUMO e il framework di comunicazione Mosaic V2X dimostrano che PALCAS migliora notevolmente l'efficienza del traffico.