基于多目标多智能体的深度强化学习交通信号控制方法

本发明公开了一种基于多目标多智能体的深度强化学习交通信号控制方法。本发明提出的方法包括：基于视频数据的交叉口行人过街需求感知，提取行人过街轨迹；设计考虑碳排放和行人过街的状态空间和奖励函数；路段机动车动态存量估计。针对交通拥堵、环境污染等问题，该方法在满足交叉口行人的过街需求的同时减少车辆在交叉口处的停车次数和等待时间，降低交叉口处的车辆尾气排放，缩短行人的等待时间。