[发明专利]一种基于强化学习的十字路口交通信号灯控制方法有效
| 申请号： | 202010111549.3 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111260937B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 吴黎兵;王敏;张瑞;曹书琴 | 申请（专利权）人： | 武汉大学深圳研究院 |
| 主分类号： | G08G1/07 | 分类号： | G08G1/07;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的十字路口交通信号灯控制方法，首先，将当前时刻十字路口的通行状态表示成Position和Speed矩阵；其次，在传统强化学习算法Deep Q‑network的基础上根据State的特征构建基于空间注意力机制的框架，其中主干网络为卷积神经网络；然后，根据贪婪策略随机选取或者从模型预测一个Action执行。如果当前时刻的Action和前一时刻的相同，那么就直接执行绿灯相位时间，并在此过程中不断训练网络；否则，首先执行黄灯相位时间，然后，再执行绿灯相位时间，同样在此过程中同样不断地训练网络；最后，所有训练回合结束后保存模型，然后测试并评估模型效果。本发明改进了现有的交通信号灯控制方法，使得车辆能够更快的通过十字路口，一定程度上缓解了交通拥堵。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 十字路口 交通 信号灯 控制 方法 | ||
【主权项】：
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