提供された文脈から、異種トラフィックへの拡張や排出分析への応用方法について考察します。まず、異種トラフィックとは、自動運転車（RV）と人間が運転する車両（HV）などが混在する交通状況を指します。このような環境では、従来の信号制御システムだけでは十分な効果を発揮しづらく、新たなアプローチが求められます。
本手法では、Hierarchical Reinforcement Learning Frameworkを導入し、高レベルの意思決定と低レベルでの長手方向および横断的操作を統合しています。さらに安全メカニズムも実装されており、交差点内で発生する衝突リスクを予防しています。これによりRV群は信号制御システムと同等以上に交通流量を調整し管理できることが示唆されています。
異種トラフィックへの拡張や排出分析への応用方法は以下の点で期待されます。
RVだけでなく他種類車両も含む多様性：将来的にはトラックやバスなど他種類車両も取り扱える柔軟性が期待されます。
排出分析：今後はエミッション解析も行われる見込みです。混合交通状況下で排出削減策が可能か評価されることが予想されます。