一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统

本发明涉及信号装置技术领域，公开了一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统，包括通过车端传感器与路侧感知设备及云端互联网平台实时同步采集多模态交通数据；采用时空对齐算法融合异构数据，构建标准化时空特征矩阵；基于联邦学习机制训练的多层时空图神经网络进行交通流预测，通过强化学习与多目标优化模型生成信号控制指令；将绿波参数与动态配时方案及跨域协同策略通过云端边缘协同架构下发至路侧信号机执行控制。解决了现有技术中无法实现低延迟专网通信、数据融合效率低下、不支持无人驾驶以及部署成本高的问题，达成了低延迟通信、高可靠性、风险低的目的。