都市部の交通渋滞は深刻な社会問題であり、特に交差点での車両が溜まりすぎてしまう「キューオーバーフロー」現象は、上流の交通まで巻き込む連鎖的な渋滞を引き起こします。従来の信号制御アルゴリズムは主にスループット最適化を目的としているため、ピーク時間帯のオーバーフローに対応できず、かえって混雑を悪化させ安全面での危険も増します。 このような背景から、研究チームが開発したのがOverFlowLightという革新的なフレームワークです。このシステムは、カメラとレーダーからの複数モーダル センシング技術を活用して、リアルタイムでオーバーフローを正確に検出します。オーバーフローを検出すると、信号サイクルに専用のオーバーフローフェーズを動的に生成・挿入することで、ブロッキング車両を素早く解消します。 OverFlowLightの制御設計は、迅速なルールベースのオーバーフロー対応と、より長期的な効率性のための強化学習(RL)バックエンドを組み合わせたハイブリッド方式を採用しています。この柔軟な設計により、既存のRL ベース信号制御エージェントとのシームレスな統合が可能となっています。 研究チームは3つの大都市にある43の交差点で実際の運用試験を実施しました。その結果、OverFlowLightは従来システムと比べてオーバーフロー発生件数を60.4%削減し、ネットワーク全体のスループットを18.2%向上させることに成功しました。さらに、従来の専門家による手動チューニングが必要とされていた信号計画への依存を大幅に減らすことができ、実用性と拡張性に優れた実践的なシステムとして確立されました。