[发明专利]一种交通信号优化控制方法

说明书

本发明提供一种交通信号优化控制方法，所述方法包括：获取交叉路口的各个进车道的车辆信息，基于离散交通编码的状态描述方法，构建车辆位置矩阵和车辆速度矩阵；获取原始固定配时方案下交叉口的交通信号灯动作及相位序列，设定信号灯的动作集合，进行智能体对交通信号的协调调度；依据所构建的路网环境和动作设置方法进行仿真，获取固定配时方案的平均排队车辆数目，并构建奖励函数；创建基于自适应权重均值的深度双Q网络模型，结合奖励值对网络模型参数进行更新，得到最终的网络模型，并利用所述网络模型优化控制交通信号。采用本发明的交通信号控制方式可实现缓解车辆通过交叉口的拥堵情况，达到降低应用场景汽车排队长度的优化效果。

技术领域

本发明涉及智慧交通技术领域，特别涉及一种基于自适应权重均值深度双Q网络的交通信号优化控制方法。

背景技术

随着经济水平的飞速发展，我国的人均汽车保有量急剧增加，在给人们的生活带来便利的同时，交通拥堵也成为全国大中小城市普遍存在的交通问题。随之而来的城市道路利用率不足、公共交通服务水平低下等负面问题愈加严重。道路交叉口作为城市交通网络的关键节点和主要瓶颈，也是车辆阻塞和安全事故的多发地。合理优化交叉口的交通信号控制，能够有效提高交叉口流量吞吐能力，提升城市交通体系的运行效率。因此，基于原有交通信号灯设施进行配时优化，在城市交通管理建设中起到了极为关键的作用。

交通信号灯作为交叉口车流控制的主要手段，周期性的固定配时是当下信号灯控制方案的主流方法，主要是利用道路历史车流数据特点，根据道路平峰和高峰时段的车流量相应调整各个相位的红绿灯时间分配。这一方法简单有效，能够有效降低交叉口车辆的排队长度。然而在大量的实际应用案例中，固定配时方案也表现出了明显的局限性，即无法通过实时的交通流信息自适应地调整信号灯的控制方案。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种交通信号优化控制方法，通过所述方法可减缓传统深度Q网络模型更新时可能带来的估计偏差，以此来提高模型训练的稳定性，同时本发明方法考虑因素全面，自适应性强，提高了原始算法在状态价值评价的准确性，能够有效地提高道路的通行效率，减少车辆通行时间并缓解交通拥堵。

本发明是这样实现的：一种交通信号优化控制方法，所述方法包括：

步骤S1、获取交叉路口的各个进车道的车辆信息，基于离散交通编码的状态描述方法，构建车辆位置矩阵和车辆速度矩阵；

步骤S2、获取原始固定配时方案下交叉口的交通信号灯动作及相位序列，设定信号灯的动作集合，进行智能体对交通信号的协调调度；

步骤S3、依据步骤S1、步骤S2所构建的路网环境和动作设置方法进行仿真，获取固定配时方案的平均排队车辆数目，并构建奖励函数；

步骤S4、创建基于自适应权重均值的深度双Q网络模型，结合奖励值对网络模型参数进行更新，得到最终的网络模型，并利用所述网络模型优化控制交通信号。

进一步的，所述步骤S1具体为：

步骤S11、获取交叉口各个进车道方向的车道数，并将距离停车线前的一定距离划定为观测区域，进入步骤S12；

步骤S12、以固定的长度划分观测区域内每个车道的长度，从而构成同等规格的元胞，所述元胞的长度设定为8m，然后在元胞中以整型数值表示车辆的位置信息，构成车辆位置矩阵，进入步骤S13；

步骤S13、在获取每个进车道方向的车辆位置矩阵后，根据道路上的车辆速度构建与车辆位置矩阵同规模的车辆速度矩阵，速度矩阵的数值表示为元胞内车辆的实时速度。

进一步的，所述步骤S2具体为：

步骤S21、获取原始固定配时方案下交叉口的交通信号灯动作及相位序列，进入步骤S22；