一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统

本发明公开了一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统，属于智能交通控制技术领域，用于解决目前缺少一种能够实时响应交通流变化、优化相位控制、提高通行效率并降低行人等待焦虑的交通信号控制技术的技术问题。方法包括：实时采集当前路口的交通信息以及行人驻留热区图；基于边缘融合感知设备中安装的图卷积特征编码模型，对交通信息以及行人驻留热区图进行图卷积特征编码，得到当前路口的交通态势特征向量；基于交通态势特征向量以及强化学习算法，确定当前路口交通信号灯的初始信号相位方案；通过数字孪生模型对初始信号相位方案进行优化，得到各个路口最终的信号相位方案；基于各个路口的信号相位方案，对交通信号灯进行相位控制。