摘要
本发明提出一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法,属于强化学习技术和边缘计算技术领域。所述方法包括:在目标选择阶段,智能体将其可用的计算资源与目标不确定性数据结合,生成一个嵌入向量;参与控制阶段,参与控制模块接收嵌入向量,通过多头自注意力块提取嵌入向量的粗粒度特征,并将粗粒度特征传输至参与动作选择块;参与动作选择块决定智能体是否应在当前时间步参与任务以节省计算时间;旋转控制阶段,智能体的旋转控制模块通过双自注意力块提取细粒度特征,用于旋转动作选择块决策,确定最佳旋转动作以减小目标不确定性。本发明同时最小化决策时间和目标不确定性,智能控制多个交通摄像头的旋转,跟踪多个移动的目标。
技术关键词
协同控制方法
细粒度特征
旋转控制模块
注意力
卡尔曼滤波器
阶段
异构
强化学习技术
交通
边缘计算技术
长短期记忆网络
决策
数据
视野
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运动
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