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公开(公告)号：CN117315960A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311262327.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度Q网络的信号交叉口自适应控制方法，包括以下步骤：获得交叉口环境中的过车数据，并计算实时的车辆的排队信息；基于所述排队信息定义交叉口信号控制智能体，包括动作空间、状态空间和奖励函数，其中，所述动作空间中设置最小绿灯时长约束，利用最大排队原则构建状态空间，所述奖励函数通过预测排队车辆数量进行构建；基于深度Q网络在线学习并存储所述智能体与交叉口环境的交互策略；从所述交互策略中选择智能体的最优行为策略并执行，以实现交通信号控制。与现有技术相比，本发明具有增强鲁棒性、降低车辆的平均延误，提高交叉口的通行效率等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119863926A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411882571.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/081 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种信号交叉口车辆延误分布估计方法，所述的方法利用车辆延误分布模型基于网联车轨迹数据进行信号交叉口车辆延误分布估计，所述的车辆延误分布模型包括卷积神经网络和混合密度网络，所述的方法包括：基于所述的网联车轨迹数据构建网联车位置矩阵，将所述的网联车位置矩阵进行堆叠处理得到输入特征；将所述的输入特征输入所述的卷积神经网络提取特征数据；基于所述的特征数据，利用所述的混合密度网络输出车辆延误标签的分布；基于所述的车辆延误标签的分布得到车辆延误分布。与现有技术相比，本发明具有估计精度高、交通场景适应性强和数据质量要求低等优点。
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公开(公告)号：CN119207133A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411340275.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑下游交通压力传导影响的分散式自适应信号控制方法，包括以下步骤：估算下游交叉口进口道的排队车辆数，获得下游交通状态的实时信息；构建考虑本体与多个下游交叉口进口道交通状态的信号控制智能体，将排队车辆数同时纳入智能体的输入状态和奖励函数，并在动作集合中涵盖所有可能的信号相位组合；引入修正系数以调整智能体的控制方案选择策略，并构建基于近端策略优化算法的深度强化学习框架，通过分散式训练方法使各智能体持续优化控制策略；利用训练后的智能体输出最优控制方案，自适应控制交叉口信号灯。与现有技术相比，本发明能够在路网中仅部署少量智能体的条件下，达成对整个路网交通的协调控制优化。
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公开(公告)号：CN117423244B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311379616.X
申请日：2023-10-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的信号交叉口自适应控制方法，包括以下步骤：每个周期结束前，基于改进的元胞传输模型组建信号控制交叉口的数字孪生体，在现实环境中划定相应的虚拟网格，获取各网格内的网联车状态数据；根据网联车状态数据主动校准虚拟交叉口中元胞传输模型的参数；在有限的裕度时间内，采用方案搜索算法生成多个备选信号配时方案，并评价方案的控制效果以选择最优方案；对实际交叉口实施最优控制方案后，信号交叉口自适应控制进入下一周期的虚拟交叉口更新、自校准与信号控制优化过程。与现有技术相比，本发明考虑了数字孪生模型与真实交通环境在非理想条件下的虚实同步问题，具有闭环控制、优化高效、拓展性强和适用性广等优点。
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公开(公告)号：CN117315960B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311262327.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度Q网络的信号交叉口自适应控制方法，包括以下步骤：获得交叉口环境中的过车数据，并计算实时的车辆的排队信息；基于所述排队信息定义交叉口信号控制智能体，包括动作空间、状态空间和奖励函数，其中，所述动作空间中设置最小绿灯时长约束，利用最大排队原则构建状态空间，所述奖励函数通过预测排队车辆数量进行构建；基于深度Q网络在线学习并存储所述智能体与交叉口环境的交互策略；从所述交互策略中选择智能体的最优行为策略并执行，以实现交通信号控制。与现有技术相比，本发明具有增强鲁棒性、降低车辆的平均延误，提高交叉口的通行效率等优点。
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公开(公告)号：CN117423244A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311379616.X
申请日：2023-10-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的信号交叉口自适应控制方法，包括以下步骤：每个周期结束前，基于改进的元胞传输模型组建信号控制交叉口的数字孪生体，在现实环境中划定相应的虚拟网格，获取各网格内的网联车状态数据；根据网联车状态数据主动校准虚拟交叉口中元胞传输模型的参数；在有限的裕度时间内，采用方案搜索算法生成多个备选信号配时方案，并评价方案的控制效果以选择最优方案；对实际交叉口实施最优控制方案后，信号交叉口自适应控制进入下一周期的虚拟交叉口更新、自校准与信号控制优化过程。与现有技术相比，本发明考虑了数字孪生模型与真实交通环境在非理想条件下的虚实同步问题，具有闭环控制、优化高效、拓展性强和适用性广等优点。
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