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公开(公告)号：CN114387781B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111659824.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及智能交通管理与控制技术领域，尤其涉及一种车辆引导控制方法，包括：通过横向交通流和可变限速引导引入的元胞传输模型，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型；通过车辆引导优化模型，获得控制变量；将控制变量输入预测模型中，获取预测输出，将预测输出输入车辆引导优化模型，循环步骤S2和步骤S3，直至获得各控制周期内的可变限速与换道交通流。考虑将横向交通流与可变限速引导引入的元胞传输模型，实现各元胞间交通流的单步传播预测模型。建立模型预测控制框架，该框架由预测、优化、求解、控制四个阶段组成，并通过在线迭代优化的方式对决策变量加以控制。从而实现在线的车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略。
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公开(公告)号：CN112669629B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011497656.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的实时交通信号控制方法及装置，包括：从目标路口的实时信息图像中获取目标路口的实时车辆信息；将目标路口的实时车辆信息输入预设单路口交通信号控制模型，得到目标路口的交通信号控制方案；其中，所述预设单路口交通信号控制模型是根据携带实时车辆样本信息进行训练得到的。通过从道路网络收集大量实时车辆数据，从而结合强化学习的思想，将样本实时交通状况作为输入，不断接收来自环境的交通状况和奖励来更新其模型，从而得到能够有效根据实时车辆信息，做出最优交通信号控制的模型，最后将每个路口的实时车辆信息输入该模型，从而得到交通信号控制方案。
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公开(公告)号：CN114387781A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111659824.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及智能交通管理与控制技术领域，尤其涉及一种车辆引导控制方法，包括：通过横向交通流和可变限速引导引入的元胞传输模型，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型；通过车辆引导优化模型，获得控制变量；将控制变量输入预测模型中，获取预测输出，将预测输出输入车辆引导优化模型，循环步骤S2和步骤S3，直至获得各控制周期内的可变限速与换道交通流。考虑将横向交通流与可变限速引导引入的元胞传输模型，实现各元胞间交通流的单步传播预测模型。建立模型预测控制框架，该框架由预测、优化、求解、控制四个阶段组成，并通过在线迭代优化的方式对决策变量加以控制。从而实现在线的车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略。
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公开(公告)号：CN112669629A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011497656.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的实时交通信号控制方法及装置，包括：从目标路口的实时信息图像中获取目标路口的实时车辆信息；将目标路口的实时车辆信息输入预设单路口交通信号控制模型，得到目标路口的交通信号控制方案；其中，所述预设单路口交通信号控制模型是根据携带实时车辆样本信息进行训练得到的。通过从道路网络收集大量实时车辆数据，从而结合强化学习的思想，将样本实时交通状况作为输入，不断接收来自环境的交通状况和奖励来更新其模型，从而得到能够有效根据实时车辆信息，做出最优交通信号控制的模型，最后将每个路口的实时车辆信息输入该模型，从而得到交通信号控制方案。
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