(57)【要約】【課題】非モーター化交通の情報を組み込む交通信号制御を提供する。【解決手段】少なくとも部分的には非モーター化ユーザーの存在に基づいて交通信号を制御する技術が記載される。いくつかの例では、システムが、交差点におけるモーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと、該交差点における非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーとを含んでいてもよい。システムは、モーター化ユーザー存在データに基づいてモーター化ユーザー行列長さを決定し、非モーター化ユーザー存在データに基づいて非モーター化ユーザー行列長さを決定し、少なくとも部分的には非モーター化ユーザー行列長さに基づいて交通信号を制御するよう構成されたエージェントをも含んでいてもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差点における交通信号を制御するよう構成された交通信号制御システムであって：
交差点におけるモーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと；
当該交差点における非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと；
前記モーター化ユーザー存在データに基づいてモーター化ユーザー行列長さを決定し、前記非モーター化ユーザー存在データに基づいて非モーター化ユーザー行列長さを決定し、少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号を制御するよう構成されたエージェントとを有する、
システム。
【請求項２】
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、少なくとも一つの近傍交差点の交通データを組み込むよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御においてQ学習を適用するよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、前記交通信号の動作に対する少なくとも一つの制約条件を適用するよう構成されている、請求項３記載のシステム。
【請求項５】
前記エージェントが、当該交差点の交通データを、少なくとも一つの近傍交差点に提供するよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記エージェントが、当該交差点の交通データをリモート・コーディネーター・システムに提供するよう構成されており、
前記リモート・コーディネーター・システムは、前記交通データの少なくとも一部を別の交差点に提供するよう構成されている、
請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、当該交差点の履歴交通データを組み込むよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項８】
非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された前記少なくとも一つのセンサーがビデオ・カメラである、請求項１記載のシステム。
【請求項９】
非モーター化ユーザーが歩行者である、請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
前記エージェントが、リモート・コーディネーター・システムから交通データを受信するよう構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
前記エージェントが、前記モーター化ユーザー存在データに基づいてもう一つの非モーター化ユーザー行列長さを決定して、少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さおよび前記もう一つの非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号を制御するよう構成されている、請求項６記載のシステム。
【請求項１２】
エージェントが交差点における交通信号を制御する方法であって：
モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点におけるモーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
非モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点における非モーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記非モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号についての制御アクションを生成する段階とを含む、
方法。
【請求項１３】
前記制御アクションの生成が、少なくとも一つの近傍交差点の交通データを統合することを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記制御アクションの生成が、Q学習技法を適用することを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１５】
前記制御アクションの生成が、前記交通信号の動作に対する少なくとも一つの制約条件を適用することを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１６】
履歴交通データを決定し、少なくとも部分的には前記の第一の非モーター化ユーザー行列長さおよび前記履歴交通データに基づいて前記交通信号についての前記制御アクションを生成することをさらに含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１７】
前記履歴交通データが当該交差点のものである、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
前記履歴交通データが近傍交差点のものである、請求項１６記載の方法。
【請求項１９】
当該交差点の前記交通データを、少なくとも一つの他のエージェントによる使用のために提供する段階をさらに含む、請求項１２記載の方法。
【請求項２０】
命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサによる実行に応答して該プロセッサに：
モーター化ユーザー存在データに基づいて交差点におけるモーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
非モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点における非モーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記非モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
少なくとも部分的には前記第一の非モーター化ユーザー行列長さに基づいて当該交差点における交通信号についての制御アクションを生成する段階とを実行させるものである、
コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
記載される技術は概括的には交通信号の制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通渋滞はますます問題になりつつある。交通渋滞は典型的には車両による道路使用の増大から帰結し、より遅い車両速度、より長い所要時間および増大した車両行列によって特徴付けられる。交通渋滞を軽減するのを助けようとして、交通信号が広く配備されている。適正な機能する交通信号は、交通がなめらかかつ安全に動くことのみならず、道路を横断するときに歩行者が保護されることをも保証する必要がある。
【０００３】
さまざまな交通信号制御技法が提案されている。これらの技法は一般に、固定時間制御、動的制御、協調制御および適応制御として範疇分けできる。固定時間制御（fixed  time  control）は、一定の時間期間後に交通信号が変えられるという、かなり単純なものである。時間期間は、一日の異なる時刻について異なる値に事前構成設定されることができる。動的制御（dynamic  control）は、交通信号タイミングを調整するためにセンサーのような検出器からの入力を使うことを組み込む。これらの検出器は、交通信号コントローラに、車両が存在するかどうかを通知できる。
【０００４】
協調制御（coordinated  control）は、典型的にはマスター・コントローラによる、複数の交通信号の協調させられる制御であり、リアルタイムで変化する交通パターンを考慮に入れる。リアルタイムの交通情報を検出するためにカメラおよびセンサーが使われ、中央コントローラはこの情報を使ってリアルタイム最適化を行なう。一つの最適化は、車両が赤信号に遭遇することなく長い距離を進むことを許容する青信号の長い連なり「グリーン・ウェーブ（green  wave）」である。
【０００５】
適応制御（adaptive  control）は、交通信号の制御に実際の交通需要を組み込む。交差点における車両の数およびどのくらい長くそれらの車両が待っているかを判定するためにセンサーおよびカメラが使われる。この交差点の交通信号コントローラはこの情報を使ってこの交差点における交通信号を制御する。その際、その判断を、他の交差点におけるコントローラと協調させる。
【０００６】
本開示において請求される主題は、何らかの欠点を解決するまたは上記のような環境でのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本開示に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる一つの例示的な技術領域を例解するために与えられているだけである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
いくつかの例によれば、交差点における交通信号を制御するよう構成された交通信号制御システムが記述される。例示的システムは、交差点におけるモーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと、該交差点における非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーとを含んでいてもよい。システムは、モーター化ユーザー存在データに基づいてモーター化ユーザー行列長さを決定し、非モーター化ユーザー存在データに基づいて非モーター化ユーザー行列長さを決定し、少なくとも部分的には非モーター化ユーザー行列長さに基づいて交通信号を制御するよう構成されたエージェントをも含んでいてもよい。
【０００８】
実施形態の目的および利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘される要素、特徴および組み合わせによって実現され、達成されるであろう。上記の概括的な記述および以下の記述はいずれも例として与えられており、説明するものであり、特許請求される発明を制約するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示の上記のおよび他の特徴は、付属の図面とともに参酌される以下の記述および付属の請求項からより完全に明白となるであろう。これらの図面が本開示に基づくいくつかの実施形態を描いているだけであり、よってその範囲を限定すると考えられるべきではないとの理解で、本開示はさらに具体的かつ詳細に、付属の図面を使って記述される。
【図１】交通信号によって制御される交差点の選択された構成要素を示す図である。
【図２】環境および環境中の選択された装置の概観を示す図である。
【図３】例示的なエージェントの選択された構成要素を示す図である。
【図４】例示的な輸送ネットワークのあるセグメントに対応する例示的な有向グラフを示す図である。
【図５】十字形の四叉路交差点を示す図である。
【図６】図５の十字形の四叉路交差点のための例示的なアクションを示す図である。
【図７】丁字形の三叉路交差点を示す図である。
【図８】図７の丁字形の三叉路交差点のための例示的なアクションを示す図である。
【図９】例示的なコーディネーター・システムの選択された構成要素を示す図である。
【図１０】交差点における交通信号のための制御アクションを生成するために使用されうる例示的な汎用コンピューティング・システムの選択された構成要素を示す図である。
【図１１】図３のエージェントのようなエージェントによって実行されうる、少なくとも部分的には非モーター化ユーザーの行列長さに基づいて交差点における交通信号のための制御アクションを生成するための例示的なプロセスを示す流れ図である。  上記の図はみな本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の詳細な説明では、その一部をなす付属の図面が参照される。図面では、文脈がそうでないことを指示するのでない限り、同様の記号は典型的には同様の構成要素を指す。詳細な説明、図面および請求項に記載される例示的実施形態は限定することは意図されていない。本稿に呈示される主題の精神や範囲から外れることなく、他の実施形態が利用されてもよく、他の変更がなされてもよい。本稿で概括的に記述され、図面において示される本開示の諸側面は、幅広い多様な異なる構成において配置、置換、組み合わせ、分離および設計されることができ、それらはみな本願で明確に考えられている。
【００１１】
本開示は概括的には特に、非モーター化交通の情報を組み込む交通信号制御に関係した方法、装置、システム、デバイスおよび／またはコンピュータ・プログラムを含む技術に向けられる。
【００１２】
交通信号の制御において非モーター化交通の情報を組み込む技術が記載される。非モーター化交通（non-motorized  traffic）とは、歩行者、自転車および乗馬者のような非モーター化ユーザーの存在または非モーター化ユーザーによる道路の使用である。非モーター化ユーザーが交差点における自分の存在を知らせるために手動で作動させる必要がある従来の交通制御システムとは異なり、そのような非モーター化ユーザーの存在が自律的に検出され、交差点における交通信号の制御において考慮される。非モーター化ユーザーの自律的な検出は、交通フローが交通信号によって制御される交差点を通るモーター化交通および非モーター化交通両方の安全かつ効率的なフローを許容する。
【００１３】
いくつかの実施形態では、カメラ、ビデオ・カメラなどといったセンサーが、自律的に画像（たとえばビデオ画像、ビデオ・フィードなど）を取得するために交差点に配備され、かかる画像から交差点におけるモーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザーの存在が判別されうる。モーター化ユーザーの存在を含むまたは示す画像は、モーター化ユーザー存在データと称されるまたはそのように分類されることができる。非モーター化ユーザーの存在を含むまたは示す画像は、非モーター化ユーザー存在データと称されるまたはそのように分類されることができる。よって、モーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザー両方の存在を含むまたは示す画像は、モーター化ユーザー存在データおよび非モーター化ユーザー存在データ両方として称されるまたはそのように分類されることができる。モーター化ユーザーの存在が判別されうるもとになる他のデータも、モーター化ユーザー存在データと称されるまたはそのように分類されることができる。同様に、非モーター化ユーザーの存在が判別されうるもとになる他のデータも、非モーター化ユーザー存在データと称されるまたはそのように分類されることができる。
【００１４】
自律的に取得された画像は、非モーター化ユーザーの種々の行列および非モーター化ユーザーの種々の行列の長さを、たとえば非モーター化ユーザーの位置および／または進行方向から判別するためにも使われてもよい。同様に、画像は、交差点におけるモーター化ユーザーの存在（たとえばモーター化ユーザーの行列）ならびにモーター化ユーザーの種々の行列およびモーター化ユーザーの種々の行列の長さを、たとえばモーター化ユーザーの位置および／または進行方向から判別するためにも使われてもよい。
【００１５】
交差点における交通信号は、モーター化交通のための交通信号および非モーター化交通のための交通信号を含みうる。モーター化交通のための交通信号は、交差点を通るモーター化ユーザーの流れを制御、案内または指揮する。非モーター化交通のための交通信号は、交差点を通る非モーター化ユーザーの流れを制御、案内または指揮する。交差点における交通信号は制御エージェント（「エージェント」）によって制御されてもよい。
【００１６】
エージェントは、交差点におけるモーター化された交通のための交通信号および非モーター化された交通のための交通信号両方についての制御アクションを、交差点におけるモーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザーの存在に基づいて生成するよう構成されてもよい。たとえば、エージェントは、モーター化ユーザー存在データおよび非モーター化ユーザー存在データを処理して、交差点に存在するモーター化ユーザー行列の存在および行列長さならびに非モーター化ユーザー行列および行列長さを決定してもよい。エージェントは、少なくとも部分的には非モーター化ユーザー行列および行列長さに基づいて、交通信号のための制御アクションを生成してもよい。
【００１７】
いくつかの実施形態では、エージェントは、交通信号のための制御アクションを生成するために、モデル不要の強化学習技法であるQ学習（Q-learning）を適用してもよい。Q学習は、任意の所与の（有限）マルコフ決定過程（MDP:  Markov  decision  process）について最適なアクション選択ポリシーを決定するために使用されることができる。Q学習は、所与の状態（たとえば交通信号の所与の状態）において所与のアクションを取る（たとえば所与の制御アクションを生成する）ことの期待される効用を提供するアクション‐バリュー関数（action-value  function）を学習し、その後はその最適ポリシーに従うことによって機能する。ポリシーの例は、交差点における、モーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザーの行列両方のすべての行列の長さを最小化すること、交差点を通るモーター化交通フローを最適化すること、交差点を通る非モーター化交通フローを最適化すること、交差点を通る特定方向の交通フローを優先すること、交差点を通る公共輸送を優先すること、グローバルな交通フローを最適化すること、排気効用（emission  utility）を最適化すること、渋滞効用（congestion  utility）を最適化することなどであってもよい。
【００１８】
いくつかの実施形態では、エージェントは、交通信号のための制御アクションを生成する際に、交通信号の動作に対する一つまたは複数の制約条件を適用してもよい。交差点における交通信号の通常動作においては、ある種の制御アクションは、いくつかの他の制御アクションの直後にきてはならない。たとえば、歩行者が交差点を渡っているとき、歩行者に交差点を渡るよう指示する交通信号は、歩行者が交差点を渡っている間、十分な時間期間にわたってそのアクション（たとえば青信号）を維持するべきである。同様に、歩行者のフローを横切るモーター化ユーザーのフローを制御している（すなわち止めている）交通信号は、青になるべきではない。もう一つの例として、交差点を通るある方向のモーター化交通のフローの次に、その交差点を通る別の方向のモーター化交通のフローがくるべきではない。これらの制約条件は、地域によって異なることがありうる。たとえば、四叉路交差点についての制約条件は、三叉路交差点についての制約条件とは異なることがありうる。もう一つの例として、米国での制約条件は、日本での制約条件とは異なることがありうる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、エージェントは、交差点における交通信号のための制御アクションを生成する際に、履歴交通データを組み込んでもよい。履歴交通データは、一日における種々の時間帯における交通統計（たとえば午前7:00から午前9:00の間の交通は午前10:00から午前11:00の間よりも多い）、異なる日における同じ時間帯における交通統計（たとえば平日または週末における午前10:00から正午12時の間の交通）などを含んでいてもよい。履歴交通データは、同じ交差点（すなわち、当該エージェントによって制御されている交差点）のデータであってもよい。履歴交通データは、別の異なる交差点のデータであってもよい。履歴データは、複数の交差点のデータであってもよい。たとえば、エージェントは、自己回帰和分移動平均（ARIMA:  autoregressive  integrated  moving  average）モデルを適用して履歴交通データに基づく推定される瞬時返報を計算し、計算された瞬時返報を制御アクションの生成に統合（integrate）してもよい。
【００２０】
いくつかの実施形態では、エージェントはその交通データ（すなわちその交差点の交通データ）を一つまたは複数の近傍エージェント（すなわち、近傍の交差点を制御するエージェント）に送信または提供してもよい。これは、近傍のエージェントが、近傍の交差点における交通信号のための制御アクションを生成する際に、この交差点の交通データを組み込むことを許容する。追加的または代替的に、エージェントは、その交通データを中央コントローラに送信または提供してもよい。たとえば中央コントローラによる使用および／または中央コントローラによるたとえば他のエージェントへの配布のためである。これは、ある交差点の交通データの、他の交差点における一つまたは複数のエージェントへの伝搬および使用を許容する。
【００２１】
いくつかの実施形態では、エージェントは、交差点における交通信号のための制御アクションを生成する際に、一つまたは複数の近傍交差点の交通データを組み込んでもよい。たとえば、近傍エージェント（すなわち、近傍の交差点を制御しているエージェント）は、該近傍の交差点の交通データを、当該エージェントによる使用のために送信してもよい。追加的または代替的に、コーディネーター・システムが、一つまたは複数の交差点のリアルタイム交通統計、履歴交通統計などのような交通データを、当該エージェントによる使用のために送信または提供してもよい。より大きな地理的領域の交通データを含む近隣交差点交通データの統合は、当該エージェントが、交通信号制御効率を改善するよう、制御を、種々のエージェントと調整することを許容しうる。
【００２２】
いくつかの実施形態では、コーディネーター・システムは、モーター化ユーザー・ルート情報および／または非モーター化ユーザー・ルート情報を、制御アクションの生成におけるエージェントによる使用のために送信または提供してもよい。たとえば、人々は、自分たちの移動経験を改善するために自分たちのルート情報を提供し、共有することを奨励されてもよい（たとえば、都合のいい交通信号制御による移動時間の短縮などのある種の恩恵を提供される）。コーディネーター・システムは、次いで、たとえば、これらのユーザーのモバイル・アプリケーション、携帯電話、全地球測位システム（GPS）ユニット、車両ナビゲーション・システムなどからこの情報を収集してもよい。コーディネーター・システムは、一つまたは複数の交差点の交通データを、ルート情報を共有してくれた人々の一部または全員のための改善されたルートを決定するために、一つまたは複数の交差点の交通データを使ってもよい。追加的または代替的に、コーディネーター・システムは、収集されたユーザー情報の一部または全部を、制御アクションを生成する際に使うために諸エージェントに提供してもよい。
【００２３】
いくつかの実施形態では、コーディネーター・システムは、自動運転（自律）車両から、意図される行き先に関する情報を受け取ってもよい。この情報を使って、コーディネーター・システムは、意図される行き先までの候補ルートを自動運転車両に推薦してもよい。追加的または代替的に、コーディネーター・システムは、交通フローを最適化するために、ルート情報を諸エージェントと共有してもよい。
【００２４】
図１は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、交通信号によって制御される交差点１００の選択された構成要素を示している。交差点１００は十字形の四叉路の交差点であり、交通信号１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃおよび１０２ｄ（本稿ではまとめて交通信号１０２と称される）、歩行者用信号１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄ、１０４ｅ、１０４ｆ、１０４ｇおよび１０４ｈ（本稿ではまとめて歩行者用信号１０４と称される）およびセンサー１０６ａおよび１０６ｂ（本稿ではまとめてセンサー１０６と称される）を含んでいる。交差点１００に描かれている構成要素の数は例解のためであって、当業者は、異なる数の交通信号１０２、歩行者用信号１０４およびセンサー１０６があってもよいことを理解するであろう。描かれているように、交差点１００はエージェント１０８に結合されている。エージェントの任務は、交差点１００を通る交通のフローを制御することである。
【００２５】
交通信号１０２は、交差点１００を通るモーター化交通のフローを指揮する交通信号である。たとえば、交通信号１０２ａは東‐西方向のモーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、交通信号１０２ｂは南‐北方向のモーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、交通信号１０２ｃは西‐東方向のモーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、交通信号１０２ｄは北‐南方向のモーター化ユーザーのフローを指揮してもよい。歩行者用信号１０４は、交差点１００を通る非モーター化交通のフローを指揮する交通信号である。たとえば、歩行者用信号１０４ａおよび１０４ｂは交差点１００の北側における東／西方向における非モーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、歩行者用信号１０４ｃおよび１０４ｄは交差点１００の東側における北／南方向における非モーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、歩行者用信号１０４ｅおよび１０４ｆは交差点１００の南側における東／西方向における非モーター化ユーザーのフローを指揮してもよく、歩行者用信号１０４ｇおよび１０４ｈは交差点１００の西側における北／南方向における非モーター化ユーザーのフローを指揮してもよい。
【００２６】
センサー１０６は、交差点１００にいるまたは交差点１００に接近しつつあるモーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザーの存在を自律的に検出するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、センサー１０６は、交差点１００の画像を収集するよう構成されているビデオ・カメラであってもよく、かかる画像から、モーター化ユーザーの存在および非モーター化ユーザーの存在が判別されてもよい。画像は、モーター化ユーザー存在データ、非モーター化ユーザー存在データまたはその両方として分類されてもよい。エージェント１０８については、図３との関連でさらに後述する。いくつかの実施形態では、センサー１０６の少なくともいくつかは、空気品質モニター、金属検出器、赤外線検出器、歩行者横断用ボタンなどであってもよい。
【００２７】
図２は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、環境２００および環境２００内の選択された装置の概観を示している。環境２００は、図３との関連でさらに後述する一つまたは複数のエージェント１０８ａ〜１０８ｎを含んでいてもよい。エージェント１０８ａ〜１０８ｎは本稿では個々にエージェント１０８と称される、あるいはまとめてエージェント１０８と称されることがある。環境２００に描かれているエージェントの数は例解のためであり、当業者は、異なる数のエージェント１０８があってもよいことを理解するであろう。エージェント１０８ａ〜１０８ｎは、ネットワーク２０４を通じた互いとのおよび一つまたは複数のリモート・コンピューティング・システム、たとえばコーディネーター・システム２０２との論理的な接続を使うネットワーク接続された環境において動作するものとして示されている。ネットワーク２０４は、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、インターネットおよび／または他の有線もしくは無線ネットワークであることができる。
【００２８】
図３は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成される、エージェント１０８の選択された構成要素を示している。描かれているように、エージェント１０８は、センサー・モジュール３０２、制御アクション計算モジュール３０４、信号制御モジュール３０６、通信モジュール３０８および情報データ記憶部３１０を含んでいる。さまざまな実施形態において、特許請求される技術の範囲から外れることなく、追加的な構成要素（図示せず）または図示された構成要素の部分集合が用いられることができる。
【００２９】
センサー・モジュール３０２は、交差点に配備されるセンサーからセンサー・データを受信（取得）するよう、該交差点に配備されるセンサーと通信するよう構成されていてもよい。たとえば、センサーがビデオ・カメラである事例では、センサー・モジュール３０２は、画像および／またはビデオ・フィードを、結合されたセンサーから受け取ってもよい。いくつかの実施形態では、センサー・モジュール３０２は、結合されたセンサーを制御するよう構成されてもよい。たとえば、センサー・モジュール３０２は、センサーに、センサーを動作させるための命令（たとえば、電源オン、電源オフ、再起動、測位および／または動き（movement）命令など）を送ってもよい。
【００３０】
制御アクション計算モジュール３０４は、交差点に配備されている交通信号を制御するよう構成されてもよい。たとえば、制御アクション計算モジュール３０４は、交差点における交通信号の動作を指揮する制御アクションを、センサー・モジュール３０２によって得られたセンサー・データに基づいて生成してもよい。よって、制御アクション計算モジュール３０４は、交差点におけるモーター化交通および非モーター化交通の存在を考慮に入れて、交通信号（モーター化交通のための交通信号および非モーター化交通のための交通信号）のための制御アクションを生成することができる。いくつかの実施形態では、制御アクション計算モジュール３０４は、交通信号のための制御アクションを生成する際に一つまたは複数の制約条件を適用してもよい。追加的または代替的に、制御アクション計算モジュール３０４は、交通信号のための制御アクションを生成する際に、一つまたは複数の他のエージェント（たとえば他の交差点を制御するエージェント）からの交通データを組み込んでいてもよい。追加的または代替的に、制御アクション計算モジュール３０４は、交通信号のための制御アクションを生成する際に、当該交差点および／または一つまたは複数の他の交差点の履歴交通データを組み込んでもよい。
【００３１】
いくつかの実施形態では、制御アクション計算モジュール３０４は、交差点におけるモーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザー両方を考慮する交通信号のための制御アクションを生成するために、Q学習を適用してもよい。先に論じたように、Q学習は、任意の所与の（有限）マルコフ決定過程（MDP）のための最適なアクション選択ポリシーを決定するために使われることができる。Q学習は、所与の状態（たとえば交通信号の所与の状態）において所与のアクションを取る（たとえば所与の制御アクションを生成する）ことの期待される効用を提供するアクション‐バリュー関数（action-value  function）を学習し、その後はその最適ポリシーに従うことによって機能する。
【００３２】
運輸ネットワーク（たとえば交差点を含む道路のネットワーク）は有向グラフに抽象化されうる。図４は、例示的な運輸ネットワークのあるセグメントに対応する例示的な有向グラフを示している。各交差点は、有向グラフ中の頂点において表わされてもよく、道路は有向グラフ中のエッジに対応してもよい。フロー（すなわち有向の接続）は、車両交通のような交通を表わしうる。ここで、qijは交差点iから交差点jへの行列〔キュー（queue）〕長さである。たとえば、この有効グラフに描かれるように、q41は交差点４から交差点１への行列長さである。
【００３３】
例として、モーター化されたユーザーが車両であり、非モーター化ユーザーが歩行者であるとする。すると、交差点に配備されている交通信号のさまざまな状態は、交差点にはいってくる方向におけるさまざまな行列における車両の数および歩行者の数に基づいていてもよい。こうして、任意の交差点iについて、その交差点における交通信号の状態は、行列のすべての長さを含む集合であり、次式で表わされうる。
【数１】
2018147488.tif 000003
ここで、Sti,dは日付dおよび時刻tにおける交差点iにおける交通信号の状態であり、qtji,dは日付dおよび時刻tにおける交差点jからiへの車両についての行列長さであり、mtji,d,Lは日付dおよび時刻tにおける交差点jからiへの左側の歩行者についての行列長さであり、mtji,d,Rは日付dおよび時刻tにおける交差点jからiへの右側の歩行者についての行列長さである。qtji,d、mtji,d,L、mtji,d,Rは確率過程に従うので、Sti,dは異なるtについて多様であることがある。
【００３４】
アクションaについて、ある交差点における交通信号のための可能なアクションのアクション集合Aは、その交差点の位置に適用可能な交通規則に基づいて設計されてもよい。図５に示されるような例示的な十字形の四叉路交差点については、適用可能な交通規則による指定により、アクション集合は八つの可能なアクションを含んでいてもよい。つまり、|A|＝8である。よって、この十字形の四叉路交差点についての例示的なアクション集合（図６）によって示されるように、任意の時間スロットにおいて選択されうるアクションは{ai∈A｜i＝1,2,…,8}だけである。図６に描かれるように、Lijは、領域iから領域jへの交通のフローを制御する交通信号であり、L'ijは領域iから領域jへの交通のフローを制御する左折交通信号である。当該交差点自身は領域1として表わされていることを注意しておく。すると、可能なアクション（すなわち、これらの交通信号についての制御アクション）は次のように表わせる。
【表１】
2018147488.tif 000004
ここで、「1」は青信号を表わし、「0」は赤信号を表わす。
【００３５】
同様に、図７に示されるような例示的な丁字形の三叉路交差点については、適用可能な交通規則による指定により、アクション集合は三つの可能なアクションを含んでいてもよい。つまり、|A|＝3である。よって、この丁字形の三叉路交差点についての例示的なアクション集合（図８）によって示されるように、任意の時間スロットにおいて選択されうるアクションは{ai∈A｜i＝1,2,3}だけである。図８に描かれるように、Lijは、領域iから領域jへの交通のフローを制御する交通信号であり、L'ijは領域iから領域jへの交通のフローを制御する左折交通信号である。交差点自身は領域1として表わされていることを注意しておく。すると、可能なアクション（すなわち、これらの交通信号についての制御アクション）は次のように表わせる。
【表２】
2018147488.tif 000005
ここで、「1」は青信号を表わし、「0」は赤信号を表わす。
【００３６】
時間スロットは、運用ポリシーに基づいて設定されることができる。たとえば、交通信号を頻繁に変える必要性を回避するために、時間スロットは比較的長めの時間期間（たとえば5ないし10秒）に設定されることができる。逆に、より速いQ学習アルゴリズム収束を得るために、時間スロットは比較的短めの時間期間（たとえば1秒）に設定されることができる。こうして、時間期間Tについて、アクションについての確率は次のように表わされてもよい。
【数２】
2018147488.tif 000006
ここで、aiは集合|A|におけるアクションiであり、N(ai)はその時間期間T内のaiの生起数である。上記の十字形交差点の例については、時間期間Tについてのアクションのシーケンスが次のようなものでありうるとする。
【表３】
2018147488.tif 000007
すると、時間期間T内の各アクションについての導出される確率は次のようになる。
【表４】
2018147488.tif 000008
【００３７】
この例において、目的は、当該交差点における、モーター化および非モーター化ユーザー行列両方のすべての行列の長さを最小にすることであるとする。すると、交差点iにおける直接的なコスト（cost）／返報（reward）は次のように表わされてもよい。
【数３】
2018147488.tif 000009
ここで、Rti,dは日付dおよび時刻tにおける交差点iでの返報であり；ati,dは日付dおよび時刻tにおける交差点iでのアクションであり；atj,dは日付dおよび時刻tにおける交差点jでのアクションであり；Sti,dは日付dおよび時刻tにおける交差点iでの状態であり；Stj,dは日付dおよび時刻tにおける交差点jでの状態であり；wt1,dは交差点iでの局所的な車両行列を呈示する重みであり；wt2,dは交差点iの近傍（j∈Ni）での近傍車両行列を呈示する重みであり；wt3,dは交差点iでの全歩行者行列を呈示する重みであり；|Ni|は交差点iの近傍交差点の数であり；qtji,dは日付dおよび時刻tにおける交差点jから交差点iへの行列長さであり；mtji,d,Lは日付dおよび時刻tにおける交差点jからiへの左側における歩行者についての行列長さであり；mtji,d,Rは日付dおよび時刻tにおける交差点jからiへの右側における歩行者についての行列長さである。
【００３８】
上記の式[1]において、
【数４】
2018147488.tif 000010
は交差点jから交差点iへのはいってくる車両行列であり；
【数５】
2018147488.tif 000011
は、交差点iから交差点jへの出て行く車両交通を含む、すべての近傍交差点jにおける全車両行列であり；
【数６】
2018147488.tif 000012
は交差点iにおける全歩行者行列である。|Ni|は十字形の四叉路交差点については4であり、|Ni|は丁字形の三叉路交差点については3である。式[1]において、三つの加法項
【数７】
2018147488.tif 000013
は関連付けられたそれぞれの重みwt1,d、wt2,d、wt3,d/2をもち、ここで、重みは、その加法項に割り当てられる優先度に相関する。すなわち、優先度が高いほど重みが高くなる。日付dおよび時刻tにおける近傍交差点における重みの合計は、1になる。よって、三叉路の丁字交差点については、Wtd＝{wt1,d，wt2,d，wt3,d}であり、wt1,d＋wt2,d＋wt3,d＝1である。
【００３９】
式[1]によれば、返報Rti,dは、日付dおよび時刻tにおける交差点iにおける行列長さである。よって、目的は交差点iにおけるすべての行列の長さを最小化することであるので、Rti,dを最小にするアクションが選ばれてもよい。
【００４０】
上記で論じたように、いくつかの実施形態では、履歴交通データがアクションの決定に組み込まれてもよい。たとえば、交差点iにおける履歴交通データに基づいて推定瞬時返報を計算するために組み込まれる自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルは、次のように表わされてもよい。
【数８】
2018147488.tif 000014
ここで、Rti,dは日付dおよび時刻tにおける交差点iでの返報であり；nは遅延演算子であり；pは自己回帰項の数（考慮すべき履歴交通データの日付の数）であり；qは移動平均項のための日付の数であり；αnはモデルの自己回帰部分のパラメータ（たとえば重み）であり；θnはモデルの移動平均部分のパラメータ（たとえば重み）であり；εti,dは日付dの交差点iにおける誤差項（すなわち、その交差点における行列長さの分散（variance））である。ここでもまた、目的は交差点iにおけるすべての行列の長さを最小化することなので、Rti,dを最小にするアクションが選ばれてもよい。
【００４１】
いくつかの実施形態では、交差点の交通データは近傍交差点にブロードキャストされてもよい。よって、近隣の交差点からの交通データが、特定の交差点におけるアクションを決定するために組み込まれてもよい。交通データが行列長さであるとすると、交差点jにおいて、近傍交差点からの交通データは次のように表わされてもよい。
【数９】
2018147488.tif 000015
ここで、Ttjは、交差点jのすべての近傍交差点からの時刻tにおける平均車両行列長さであり；qtkj,dは日付dおよび時刻tにおける交差点kからjへの車両についての行列長さであり；|Nj|は交差点jの近傍交差点の数である。すべての近傍交差点の平均行列長さの和はΣTtjとなり、これが上記の式[1]における中央の加法項を置き換えることができる。
【００４２】
いくつかの実施形態では、アクションの決定において、一つまたは複数の制約条件が適用される必要があることがある。通常動作において、ある種のアクションが他のアクションの次にくることができないことがありうる。たとえば、上記の十字形の四叉路交差点では、アクションに対する制約条件は、日付dおよび時刻tにおけるアクションが1（ati,d、i∈1）である場合は日付dにおける時刻t＋1におけるアクションは5,6,7,8（at+1i,d、j∈{5,6,7,8}）であることはできず；日付dおよび時刻tにおけるアクションが5（ati,d、i∈5）である場合は日付dにおける時刻t＋1におけるアクションは1,2,3,4（at+1i,d、j∈{1,2,3,4}）であることはできず；日付dおよび時刻tにおけるアクションが2または3（ati,d、i∈{2,3}）である場合は日付dにおける時刻t＋1におけるアクションは5（at+1i,d、j∈{5}）であることはできず；日付dおよび時刻tにおけるアクションが5または7（ati,d、i∈{5,7}）である場合は日付dにおける時刻t＋1におけるアクションは1（at+1i,d、j∈{1}）であることはできないということを指定してもよい。上記の式[1]は、アクションに対するいかなる制約条件も考慮に入れてないので、制約条件を考慮に入れるための一つの解決策は、Q値を昇順（すなわち優先度行列（priority  queue））にソートして、制約条件を満たさない最小のものを選択するということでありうる。もう一つの解決策は、制約条件が満たされる場合には返報を非常に大きな数に設定する、たとえばRtd(ati,d，atj,d，atd)＝MAXとすることであってもよい。ここで、Rtdは日付dおよび時刻tにおける返報であり、ati,dは日付dおよび時刻tにおけるアクションであり、stdは日付dおよび時刻tにおける状態である。返報を非常に大きな数に割り当てることは、そのアクションが選択されないことにつながる。
【００４３】
もう一つの制約条件の例は、交差点を渡るよう歩行者を指揮する交通信号は、歩行者が交差点を渡っている間は赤になるべきではないというものであってもよい。この制約条件を考慮に入れるための一つの解決策は、時間スロットを、歩行者が交差点を渡るために十分な時間を与えるよう、より長い継続時間に設定することであってもよい。もう一つの解決策は、現在の時間スロット（たとえば比較的短い継続時間）を維持するが、交差点を渡る歩行者がいないときにのみアクションを変えることであってもよい。たとえば、交差点に配備されたセンサーが、交差点を歩行者が渡っているかどうかを判定するために使用されうる情報を提供することができてもよい。もう一つの解決策は、歩行者が交差点を渡っている場合に、ある特定の数の時間スロットにわたって、アクションを変えないというものであってもよい。
【００４４】
信号制御モジュール３０６は、制御アクション計算モジュール３０４によって生成された制御アクションに基づいて交通信号の動作を制御（指揮）するために、その交差点における諸交通信号と通信するよう構成されていてもよい。たとえば、信号制御モジュール３０６は、交通信号の動作を指揮する命令（たとえば、交通信号の型などに依存して電気信号または他の信号）を送信することによって、交通信号の動作を制御してもよい。通信モジュール３０８は、一つまたは複数のリモート・コンピューティング装置またはコンピューティング・システム、たとえば他のリモート・エージェント１０８、コーディネーター・システム２０２などに結合するよう構成されていてもよい。よって、通信モジュール３０８は、エージェント１０８による、一つまたは複数の外部コンポーネントとの通信を容易にしてもよい。たとえば、制御アクション計算モジュール３０４は通信モジュール３０８を利用して、たとえば近傍交差点の交通データを受信するために、近傍エージェントと通信してもよい。いくつかの実施形態では、センサー・モジュール３０２および／または信号制御モジュール３０６は通信モジュール３０８を利用して、それぞれセンサーおよび／または交通信号と通信してもよい。情報データ記憶部３１０は、データ、たとえば交通データ、センサー・データまたはエージェント１０８によって使用されうる他のデータを記憶するよう構成されていてもよい。情報データ記憶部３１０は、記憶されたデータまたはデータ構造を担持するまたは有するために好適ないかなるコンピュータ可読記憶媒体を使って実装されてもよい。
【００４５】
図９は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成されるコーディネーター・システム２０２の選択されたコンポーネントを示している。描かれるように、コーディネーター・システム２０２は、中央インテリジェンス・モジュール９０２、通信モジュール９０４および情報データ記憶部９０６を含む。さまざまな実施形態において、特許請求される技術の範囲から外れることなく、追加的なコンポーネント（図示せず）または示されるコンポーネントの部分集合が用いられることができる。
【００４６】
中央インテリジェンス・モジュール９０２は、エージェント１０８から交通データ（たとえば現在の交通データ、履歴交通データ、センサー・データ、動作データなど）を受領する（取得する）よう、一つまたは複数のエージェント１０８と通信するよう構成されていてもよい。中央インテリジェンス・モジュール９０２は、交通データを一つまたは複数のエージェント１０８に提供することもしてもよい。たとえば、制御アクションを生成するおよび／または他の仕方でそれぞれの交差点を制御する際に使うためである。
【００４７】
いくつかの実施形態では、中央インテリジェンス・モジュール９０２は、一つまたは複数のエージェントによる使用のためのルート情報を提供するよう構成されていてもよい。たとえば、モーター化されたユーザーおよび／または非モーター化されたユーザーが、その移動ルート情報を提供してもよい。中央インテリジェンス・モジュール９０２は、該移動ルート情報を処理して、ある地理的領域（たとえば一つまたは複数の交差点など）に関連する移動ルート情報を決定してもよい。次いで、中央インテリジェンス・モジュール９０２は、前記一つまたは複数の交差点を制御するエージェント（単数または複数）に、該関連する移動ルート情報を、該エージェント（単数または複数）による使用のために、提供することができる。たとえば交通信号のための制御アクションを生成するためである。
【００４８】
通信モジュール９０４は、一つまたは複数のリモート・コンピューティング装置またはコンピューティング・システム、たとえば一つまたは複数のエージェント、一つまたは複数の他のコーディネーター・システム、一つまたは複数の交通制御システム、リモート・データの源などに結合するよう構成されていてもよい。上記で論じた通信モジュール３０８と同様に、通信モジュール９０４は、コーディネーター・システム２０２による一つまたは複数の外部コンポーネントとの通信を容易にする。たとえば、中央インテリジェンス・モジュール９０２は、通信モジュール９０４を利用して、たとえばエージェントによって制御される交差点の交通データを受信するために、エージェントと通信してもよい。情報データ記憶部９０６は、データ、たとえば交通データ、モーター化ユーザー・データ、非モーター化ユーザー・データまたはコーディネーター・システム２０２によって使用されうる他のデータを記憶するよう構成されていてもよい。情報データ記憶部３１０と同様に、情報データ記憶部９０６は、記憶されたデータまたはデータ構造を担持するまたは有するために好適ないかなるコンピュータ可読記憶媒体を使って実装されてもよい。
【００４９】
図１０は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に基づいて構成された、交差点における交通信号のための制御アクションを生成するために使用されうる、例示的な汎用コンピューティング・システム１０００の選択されたコンポーネントを示している。コンピューティング・システム１０００は、図３のエージェント１０８および／または図９のコーディネーター・システム２０２に関連付けられたコンポーネントおよび／またはモジュールのいくつかまたは全部に関連する一つまたは複数の動作を実装または指揮するよう構成されていてもよい。コンピューティング・システム１０００は、プロセッサ１００２、メモリ１００４およびデータ記憶１００６を含んでいてもよい。プロセッサ１００２、メモリ１００４およびデータ記憶１００６は通信上結合されていてもよい。
【００５０】
一般に、プロセッサ１００２は、さまざまなコンピュータ・ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア・モジュールを含むいかなる好適な特殊目的または汎用のコンピュータ、コンピュータ・エンティティまたはコンピューティングもしくは処理装置を含んでいてもよく、任意の適用可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラム命令のような命令を実行するよう構成されていてもよい。たとえば、プロセッサ１００２は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（DSP）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）またはプログラム命令を解釈および／または実行するおよび／またはデータを処理するよう構成された他の任意のデジタルまたはアナログ回路を含んでいてもよい。図１０では単一のプロセッサとして示されているが、プロセッサ１００２は、個々にまたは集団的に本開示に記述される任意の数の動作を実行するまたはその実行を指揮するよう構成された、任意の数のプロセッサおよび／またはプロセッサ・コアを含んでいてもよい。さらに、プロセッサの一つまたは複数は、異なるサーバーのような、一つまたは複数の異なる電子装置に存在していてもよい。
【００５１】
いくつかの実施形態では、プロセッサ１００２は、メモリ１００４、データ記憶１００６またはメモリ１００４およびデータ記憶１００６に記憶されているプログラム命令を解釈および／または実行するおよび／またはデータを処理するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ１００２は、データ記憶１００６からプログラム命令を取ってきて、該プログラム命令をメモリ１００４にロードしてもよい。プログラム命令がメモリ１００４にロードされた後、プロセッサ１００２はプログラム命令を実行してもよい。
【００５２】
たとえば、いくつかの実施形態では、エージェント１０８および／またはコーディネーター・システム２０２のコンポーネントおよび／またはモジュールの任意の一つまたは複数は、データ記憶１００６にプログラム命令として含まれていてもよい。プロセッサ１００２は、プログラム命令の一部または全部をデータ記憶１００６から取ってきて、取ってこられたプログラム命令をメモリ１００４にロードしてもよい。プログラム命令をメモリ１００４にロードした後、プロセッサ１００２は、コンピューティング・システムが該命令によって指揮されるように動作を実施するよう、プログラム命令を実行してもよい。
【００５３】
メモリ１００４およびデータ記憶１００６は、記憶されているコンピュータ実行可能命令またはデータ構造を担持するまたは有するコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ１００２のような汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうるいかなる利用可能な媒体を含んでいてもよい。限定ではな例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電気的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）または他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（たとえば半導体メモリデバイス）または他の任意の記憶媒体を含む有体または非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよく、それらの媒体は、コンピュータ実行可能命令またはデータ構造の形の特定のプログラム・コードを担持または記憶するために使われてもよく、汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされてもよい。上記の組み合わせが、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内に含まれてもよい。コンピュータ実行可能命令は、たとえば、ある種の動作または一群の動作をプロセッサ１００２に実行させるよう構成された命令およびデータを含んでいてもよい。
【００５４】
本開示の範囲から外れることなく、コンピュータ・システム１０００に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、コンピューティング・システム１０００は、本願で明示的に図示または記述されないことがある任意の数の他のコンポーネントを含んでいてもよい。
【００５５】
図１１は、本稿に記載される少なくともいくつかの実施形態に従って構成された、図３のエージェント１０８のようなエージェントによって実行されうる、少なくとも部分的には非モーター化ユーザー行列長さに基づいて交差点における交通信号のための制御アクションを生成するための例示的プロセスを示す流れ図１１００である。例示的なプロセスおよび方法は、ブロック１１０２、１１０４、１１０６、１１０８および／または１１１０の一つまたは複数によって示される一つまたは複数の動作、機能またはアクションを含んでいてもよく、いくつかの実施形態では、図１０のコンピューティング・システム１０００のようなコンピューティング・システムによって実行されてもよい。ブロック１１０２〜１１１０に記載される動作は、コンピューティング・システム１０００のメモリ１００４および／またはデータ記憶１００６のようなコンピュータ可読媒体に、コンピュータ実行可能命令として記憶されてもよい。
【００５６】
流れ図１１００によって描かれるように、交差点における交通信号のための制御アクションを、少なくとも部分的には非モーター化ユーザー行列長さに基づいて生成するための例示的プロセスは、ブロック１１０２（「モーター化ユーザー行列長さを判別」）で始まってもよく、ここで、交差点に配備された交通信号を制御するよう構成されたエージェントが、交差点におけるモーター化ユーザーの行列の長さを判別してもよい。任意的に、エージェントは、その交通データ（たとえばモーター化ユーザー行列の長さ）をたとえば一つまたは複数の近傍エージェントおよび／または一つまたは複数の交通コーディネーター・システムに送信してもよい。
【００５７】
ブロック１１０２の次にブロック１１０４（「非モーター化ユーザー行列長さを判別」）がきてもよく、ここで、前記交差点に配備された交通信号を制御するよう構成されたエージェントが、交差点における非モーター化ユーザーの行列の長さを判別してもよい。任意的に、エージェントは、その交通データ（たとえば非モーター化ユーザー行列の長さ）をたとえば一つまたは複数の近傍エージェントおよび／または一つまたは複数の交通コーディネーター・システムに送信してもよい。
【００５８】
ブロック１１０４の次にブロック１１０６（「制御アクションを決定」）がきてもよく、ここで、前記交差点に配備された交通信号を制御するよう構成されたエージェントが、交差点における交通信号のためのアクション（制御アクション）を、モーター化ユーザーおよび非モーター化ユーザーの行列の前記の判別された長さに基づいて、決定してもよい。いくつかの実施形態では、エージェントは、その交差点および／または一つまたは複数の他の交差点の履歴交通データを、アクションの決定に組み込んでもよい。いくつかの実施形態では、エージェントは、一つまたは複数の近傍の交差点の交通データを、アクションの決定に組み込んでもよい。
【００５９】
ブロック１１０６の次に判断ブロック１１０８（「制御アクションが制約条件を満たすか？」）がきてもよく、ここで、前記交差点に配備された交通信号を制御するよう構成されたエージェントが、前記アクションがある制約条件（すなわち、交通信号の動作に課される制約条件）を満たすかどうかを判定してもよい。エージェントが前記アクションが制約条件のいずれかを満たすと判定する場合、判断ブロック１１０８の次にはブロック１１０６がきてもよく、ここで、エージェントは、その交差点における交通信号のための別のアクションを決定してもよい。
【００６０】
そうでなく、エージェントが前記アクションは前記制約条件のどれも満たさないと判定する場合には、判断ブロック１１０８の次にはブロック１１１０（「制御アクションを生成」）がきてもよく、ここで、前記交差点に配備された交通信号を制御するよう構成されたエージェントが、前記アクションに従って交差点における交通信号を制御してもよい（たとえば、信号制御モジュール３０６に、前記アクションと整合する仕方で交通信号の動作を制御させる）。
【００６１】
上記で示したように、本開示に記載される実施形態は、本稿でより詳細に論じられているようなさまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含む特殊目的または汎用コンピュータ（たとえば図１０のプロセッサ１００２）の使用を含んでいてもよい。さらに、上記で示したように、本開示に記載される実施形態は、記憶されているコンピュータ実行可能命令またはデータ構造を担持するまたは有するためのコンピュータ可読媒体（たとえば図１０のメモリ１００４）を使って実装されてもよい。
【００６２】
本開示で使われるところでは、用語「モジュール」または「コンポーネント」は、該モジュールまたはコンポーネントのアクションを実行するよう構成された特定のハードウェア実装および／またはコンピューティング・システムの汎用ハードウェア（たとえばコンピュータ可読媒体、処理装置など）に記憶および／または実行さうれるソフトウェア・オブジェクトまたはソフトウェア・ルーチンを指しうる。いくつかの実施形態では、本開示に記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジンおよびサービスは、（たとえば別個のスレッドとして）コンピューティング・システム上で実行されるオブジェクトまたはプロセスとして実装されてもよい。本開示に記載されるシステムおよび方法のいくつかは、一般に、（汎用ハードウェアに記憶および／または実行される）ソフトウェアで実装されるものとして記述されるが、個別のハードウェア実装、ファームウェア実装またはそれらの任意の組み合わせも可能であり、考えられている。本稿において、「コンピューティング・エンティティ」は、本開示で先に述べたような任意のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・システム上で実行される任意のモジュールもしくはモジュールの組み合わせでありうる。
【００６３】
本開示および特に付属の請求項（たとえば付属の請求項の本文）において使われる用語は一般に「オープン」な用語として意図されている（たとえば、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであり、用語「もつ」は「少なくとも…をもつ」と解釈されるべきであり、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであるなど）。
【００６４】
さらに、導入される請求項の記載の特定の数が意図される場合、そのような意図は請求項において明示的に記載される。そのような記載のない場合には、そのような意図はない。たとえば、理解の助けとして、付属の請求項は、請求項の記載を導入するために「少なくとも一つの」および「一つまたは複数の」という導入句の使用を含むことがありうる。しかしながら、たとえ同じ請求項が導入句「一つまたは複数の」または「少なくとも一つの」および「a」または「an」のような不定冠詞を含むときでも、そのような句の使用は、不定冠詞「a」または「an」による請求項の記載の導入が、そのように導入された請求項の記載を含む何らかの特定の請求項を、そのような記載を一つだけ含む実施形態に限定することを含意していると解釈されるべきではない（たとえば、「a」および／または「an」は、「少なくとも一つの」または「一つまたは複数の」を意味するものと解釈されるべきである）。同じことは、請求項の記載を導入する定冠詞の使用についても成り立つ。
【００６５】
さらに、たとえ導入される請求項の記載の特定の数が明示的に記載されていたとしても、当業者は、そのような記載が、少なくともその記載された数を意味すると解釈されるべきであることを認識するであろう（たとえば、他の修飾語なしで単に「二つの記載」という記載は、少なくとも二つの記載または二つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣなどのうちの少なくとも一つ」または「Ａ、ＢおよびＣなどの一つまたは複数」に類似する慣用句が使われる事例においては、一般に、そのような構文はＡだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、ＡおよびＢ両方、ＡおよびＣ両方、ＢおよびＣ両方またはＡ、ＢおよびＣ全部などを含むことが意図される。
【００６６】
本開示に記載されるすべての例および条件付きの言辞は、本開示および発明者によって当技術分野の発展のために寄与される概念の理解において読者を助ける教育目的を意図されており、そのような特定的に挙げられる例および条件に限定することなく解釈されるものとする。本開示の実施形態について詳細に述べてきたが、本開示の精神および範囲から外れることなく、これにさまざまな変化、代替および変更をなすことができることは理解しておくべきである。
【００６７】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
交差点における交通信号を制御するよう構成された交通信号制御システムであって：
交差点におけるモーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと；
当該交差点における非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された少なくとも一つのセンサーと；
前記モーター化ユーザー存在データに基づいてモーター化ユーザー行列長さを決定し、前記非モーター化ユーザー存在データに基づいて非モーター化ユーザー行列長さを決定し、少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号を制御するよう構成されたエージェントとを有する、
システム。
（付記２）
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、少なくとも一つの近傍交差点の交通データを組み込むよう構成されている、付記１記載のシステム。
（付記３）
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御においてQ学習を適用するよう構成されている、付記１記載のシステム。
（付記４）
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、前記交通信号の動作に対する少なくとも一つの制約条件を適用するよう構成されている、付記３記載のシステム。
（付記５）
前記エージェントが、当該交差点の交通データを、少なくとも一つの近傍交差点に提供するよう構成されている、付記１記載のシステム。
（付記６）
前記エージェントが、当該交差点の交通データをリモート・コーディネーター・システムに提供するよう構成されており、
前記リモート・コーディネーター・システムは、前記交通データの少なくとも一部を別の交差点に提供するよう構成されている、
付記１記載のシステム。
（付記７）
前記エージェントが、前記交通信号の前記制御において、当該交差点の履歴交通データを組み込むよう構成されている、付記１記載のシステム。
（付記８）
非モーター化ユーザー存在データを自律的に取得するよう構成された前記少なくとも一つのセンサーがビデオ・カメラである、付記１記載のシステム。
（付記９）
非モーター化ユーザーが歩行者である、付記１記載のシステム。
（付記１０）
前記エージェントが、リモート・コーディネーター・システムから交通データを受信するよう構成されている、付記１記載のシステム。
（付記１１）
前記エージェントが、前記モーター化ユーザー存在データに基づいてもう一つの非モーター化ユーザー行列長さを決定して、少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さおよび前記もう一つの非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号を制御するよう構成されている、付記６記載のシステム。
（付記１２）
エージェントが交差点における交通信号を制御する方法であって：
モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点におけるモーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
非モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点における非モーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記非モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
少なくとも部分的には前記非モーター化ユーザー行列長さに基づいて前記交通信号についての制御アクションを生成する段階とを含む、
方法。
（付記１３）
前記制御アクションの生成が、少なくとも一つの近傍交差点の交通データを統合することを含む、付記１２記載の方法。
（付記１４）
前記制御アクションの生成が、Q学習技法を適用することを含む、付記１２記載の方法。
（付記１５）
前記制御アクションの生成が、前記交通信号の動作に対する少なくとも一つの制約条件を適用することを含む、付記１２記載の方法。
（付記１６）
履歴交通データを決定し、少なくとも部分的には前記の第一の非モーター化ユーザー行列長さおよび前記履歴交通データに基づいて前記交通信号についての前記制御アクションを生成することをさらに含む、付記１２記載の方法。
（付記１７）
前記履歴交通データが当該交差点のものである、付記１６記載の方法。
（付記１８）
前記履歴交通データが近傍交差点のものである、付記１６記載の方法。
（付記１９）
当該交差点の前記交通データを、少なくとも一つの他のエージェントによる使用のために提供する段階をさらに含む、付記１２記載の方法。
（付記２０）
命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサによる実行に応答して該プロセッサに：
モーター化ユーザー存在データに基づいて交差点におけるモーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
非モーター化ユーザー存在データに基づいて当該交差点における非モーター化ユーザー行列長さを決定する段階であって、前記非モーター化ユーザー存在データは自律的に取得される、段階と；
少なくとも部分的には前記第一の非モーター化ユーザー行列長さに基づいて当該交差点における交通信号についての制御アクションを生成する段階とを実行させるものである、
コンピュータ可読記憶媒体。
【符号の説明】
【００６８】
１０２  交通信号
１０４  歩行者用信号
１０６  センサー
１０８  エージェント
２０２  コーディネーター・システム
２０４  ネットワーク
３０２  センサー・モジュール
３０４  制御アクション計算モジュール
３０６  信号制御モジュール
３０８  通信モジュール
３１０  情報データ記憶部
９０２  中央インテリジェンス・モジュール
９０４  通信モジュール
９０６  情報データ記憶部
１０００  計算システム
１００２  プロセッサ
１００４  メモリ
１００６  データ記憶部
１１０２  モーター化ユーザー行列長さを決定
１１０４  非モーター化ユーザー行列長さを決定
１１０６  制御アクションを決定
１１０８  制御アクションが制約条件を満たす
１１１０  前記制御アクションを生成
【図１】
2018147488.tif 000016
【図２】
2018147488.tif 000017
【図３】
2018147488.tif 000018
【図４】
2018147488.tif 000019
【図５】
2018147488.tif 000020
【図６】
2018147488.tif 000021
【図７】
2018147488.tif 000022
【図８】
2018147488.tif 000023
【図９】
2018147488.tif 000024
【図１０】
2018147488.tif 000025
【図１１】
2018147488.tif 000026