A BDI-based approach for the assessment of driver's decision-making in commuter scenarios

Abstract

The rapid growth of urban areas has a significant impact on traffic and transportation systems. New management policies and planning strategies are clearly necessary to cope with the more than ever limited capacity of existing road networks. The concept of Intelligent Transportation System (ITS) arises in this scenario; rather than attempting to increase road capacity by means of physical modifications to the infrastructure, the premise of ITS relies on the use of advanced communication and computer technologies to handle today’s traffic and transportation facilities. Influencing users’ behaviour patterns is a challenge that has stimulated much research in the ITS field, where human factors start gaining great importance to modelling, simulating, and assessing such an innovative approach. This work is aimed at using Multi-agent Systems (MAS) to represent the traffic and transportation systems in the light of the new performance measures brought about by ITS technologies. Agent features have good potentialities to represent those components of a system that are geographically and functionally distributed, such as most components in traffic and transportation. A BDI (beliefs, desires, and intentions) architecture is presented as an alternative to traditional models used to represent the driver behaviour within microscopic simulation allowing for an explicit representation of users’ mental states. Basic concepts of ITS and MAS are presented, as well as some application examples related to the subject. This has motivated the extension of an existing microscopic simulation framework to incorporate MAS features to enhance the representation of drivers. This way demand is generated from a population of agents as the result of their decisions on route and departure time, on a daily basis. The extended simulation model that now supports the interaction of BDI driver agents was effectively implemented, and different experiments were performed to test this approach in commuter scenarios. MAS provides a process-driven approach that fosters the easy construction of modular, robust, and scalable models, characteristics that lack in former result-driven approaches. Its abstraction premises allow for a closer association between the model and its practical implementation. Uncertainty and variability are addressed in a straightforward manner, as an easier representation of humanlike behaviours within the driver structure is provided by cognitive architectures, such as the BDI approach used in this work. This way MAS extends microscopic simulation of traffic to better address the complexity inherent in ITS technologies.

O rápido crescimento das regiões urbanas tem impacto significativo nos sistemas de tráfego e transportes. Políticas de gerenciamento e estratégias de planejamento alternativas são claramente necessárias para o tratamento da capacidade limitada, e cada vez mais deficitária, das redes viárias. O conceito de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS) surge neste cenário; mais do que procurar aumentar a capacidade por meio de modificações físicas na infraestrutura, sua premissa baseia-se na utilização de tecnologias avançadas de comunicação e computação para melhor gerir os recursos de tráfego e transportes atuais. Influenciar o padrão do comportamento dos usuários é um desafio que tem estimulado muita pesquisa na área de ITS, onde fatores humanos passam a ter grande importância na modelagem, simulação e avaliação dessa abordagem inovadora. Este trabalho tem como foco a utilização de Sistemas Multiagentes (MAS) na representação dos sistemas de tráfego e transporte, com base nas novasmedidas de desempenho impostas pelas tecnologias ITS. As características de agentes têm grande potencial para representar componentes geográfica e funcionalmente distribuídos, como a maioria dos elementos no domínio da aplicação. Uma arquitetura BDI (beliefs, desires, intentions) é apresentada como alternativa a modelos tradicionais, usados para representar o comportamento do motorista em simulação microscópica, considerando-se a representação explícita dos estados mentais dos usuários. Os conceitos básicos de ITS e MAS são apresentados, assim como exemplos de aplicações relacionados com o tema do trabalho. Esta foi a motivação para a extensão de um simulador microscópico existente, no sentido de incorporar as características dos MAS para melhorar a representação dos motoristas. Assim, a demanda é gerada a partir de uma população de agentes, resultando da decisão sobre a rota e o tempo de partida ao longo de vários dias. O modelo estendido, que passa a suportar a interação de motoristas BDI, foi efetivamente implementado e foram executados diferentes experimentos para testar a abordagem em cenários de tráfego urbano. MAS permite uma abordagem direcionada a processos que facilita a construção de representações modulares, robustas, e extensíveis, características pouco presentes em abordagens voltadas ao resultado. Suas premissas de abstração permitem uma associação direta entre modelo e implementação. Incerteza e variabilidade são assim tratadas de maneira mais intuitiva, uma vez que arquiteturas cognitivas permitem uma fácil representação do comportamento humano na estrutura do motorista. Desta forma, MAS estende a simulação microscópica de tráfego no sentido de melhor representar a complexidade inerente às tecnologias ITS.