摘要
本发明公开一种交叉路口场景下交通灯与智能网联车辆协同控制的方法。该方法采用深度强化学习模型,通过设计优化车辆油耗与排队时延的奖励函数,将协同控制问题表述为部分马尔可夫决策过程;然后,将交通灯与智能网联汽车建模为两类智能体,这两类智能体通过实时交互状态信息,得到联合状态空间;接着,将联合状态空间输入到训练好的深度强化学习模型,得到智能体联合动作空间;最后,根据联合动作空间,对交通灯与智能网联汽车两类智能体进行协同控制。控制参量包括:交通灯相位和智能网联车辆纵向运动加、减速度。本发明相较于已有方法的主要优势在于,该方法在显著提升交叉路口车辆通行效率的同时,还能够大幅度减少车辆尾气排放量和油耗。
技术关键词
智能网联车辆
深度强化学习模型
路口交通灯
协同控制方法
车道
策略
网络
加速度
交通灯控制器
车辆纵向运动
交通灯智能
交叉口场景
智能网联汽车
道路交叉口
油耗
参数
车辆通行效率
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
敏感信息检测方法
信息检测装置
信息检测模块
存储计算机程序
道路指示牌
识别模块
交通管理效率
深度学习框架
车道
动态基线模型
多源异构数据
电力设备节点
深度强化学习模型
更新模型参数