一种使用智能递进的交通管控方法、系统

本发明提出一种使用智能递进的交通管控方法、系统。本发明通过可学习的映射函数实现物理动态与语义上下文的双向Lipschitz连续映射，结合大语言模型和世界模型构建分层强化学习架构，支持从语义理解到物理预测的渐进式推理。包括：1）基于跨模态对齐的物理‑语义状态融合方法，利用对比学习与动态一致性约束实现高效特征提取；2）分层状态预测模型，采用条件变分自编码器进行多尺度状态演化建模；3）渐进协同决策机制，通过高层语义策略生成与低层物理控制优化的多级策略融合。本发明在交通信号控制与路径规划场景中，显著提升复杂动态环境下的决策鲁棒性与实时性，适用于城市路网优化、自动驾驶协同等场景。