基于深度强化学习的智能交通信号控制

基于深度强化学习的智能交通信号控制摘要：交通信号控制分为定时控制，感应控制和自适应控制，而定时控制和感应控制效率较低，灵活性不强。随着车联网和人工智能技术的发展，自适应交通控制逐渐成为了研究热点。关键词：深度强化学习；交通信号控制；控制策略；引言城市道路交通通信技术和信号处理技术作为道路交通运维的关键,结合智能化的运维管理技术,构建城市道路交通信号智能化运维自动控制系统,通过道路交通信号输出的稳定性控制和通信信道调节,建立城市道路交通信号智能化运维管理模型,提高道路交通的安全性和稳定性。在进行城市道路交通信号智能化运维自动控制系统设计中,采用通信组网和信号组网控制方法,结合信号输出稳定性调节,采用信号滤波和平稳性检测的方法,进行城市道路交通信号智能化运维自动控制,研究城市道路交通信号智能化运维自动控制方法,在促进城市道路交通优化运维管理和智能化控制方面具有重要意义。1交通信号控制中强化学习的要素定义通过以状态输入车辆位置信息、速度信息和路口当前绿灯运行的相位，可以更准确地反映路口的实时交通情况。使用“离散变换状态代码”(DTSE)将交叉点的实时运动状态转换为处理要素。这个区间有车辆，包括有车辆时的车速。与直接使用图像信息输入信息相比，可以减少输入信息量，减少数据端算法的计算复11201，表示与该位置相对应的蜂窝细胞中有车辆。在图2(c)0，则表示该位置对应的蜂窝细胞中有车辆，并且0确定有车辆的蜂窝车辆的行驶速度。图1交叉口结构示意图22构建城市道路交通信号模型,采用有限区域全双工跳频自组网的方法实现对城市道路交通信号的频谱分离和特征分解,设计的城市道路交通信号智能化运维自动控制系统包括硬件结构模块、CAN度模块、数据总线传输模块、信号分析模块以及数据结构总线,通过引入自适应LVDSDSP组件环境下实现对城市道路交通信号智能化运维自动控制系统的集成开发设计,IOBUFIO2LVDSBUFIO28,8强化学习自适应控制策略定周期自适应控制定周期自适应控制是强化学习自适应控制中的一种模式。该模式计算出最佳周期时间，给定统一的最小绿灯时间和最大绿灯时间，输入交叉口交通状态，输出下一周期的相位方案。定周期控制每隔最佳周期采集一次交通状态，输出信号配时方案，但是该模式下动作空间随着相位的增加而指数级扩大，只适合两相位的小型交叉口。云技术应用通过云技术的应用，可以建立城市道路交通信号系统，用于不同系统、不同设备之间的数据交换，可以实现系统中设备的集中统一维护、整体维护、监控和但数据交换不仅可以在平台与设备上进行，而且在很大程度上可以在城市道路交通信号系统上进行，为城市道路交通运营奠定了稳定的基础。在系统中不同设备之间的信息具有离散性，并且相对较为复杂，因此当系统处理不同的信息时，随文本、语音等信息传输操作，因此信号系统会影响城市道路交通运营的信息传输效率。通过云技术的应用，大大加快了数据处理时间，有利于数据的高速实时传输和处理，满足了城市道路交通的实时性要求，大大提高了运行效率。奖励函数排队长度是评价交叉口运行效率的一个重要指标，不同于定时控制，在强化所以在以排队长度作为奖励函数时往往需要考虑相位的切换。以各相位对应车道的最大空间占有率之和为优化目标可以解决此问题，降低交叉口各相位的空间占有率等价于路网流量输入一定的前提下，使交叉口各相位滞留的车辆最少。DQNQ一个阶段的任务。固定步长动作控制gｍｉｎ，Δｔ对交通状态进行一次采集作为深度Ｑ神经网络的输入，输出ｎ个动作（对应ｎ个相位）的Ｑ值，选择最大Ｑ值对应的相位，当选择的相位与当前运行相位一致时，在当前相位运行时Δｔ，当选择的相位与当前运行相位不一致时，运行黄灯时间ｂΔｔｂ秒。然后再次采集环境的状态值，输入神经网络，确定下一时间步长Δｔ的相位动作。信号机每隔固定时间步长Δｔ对相位进行一次决策。结束语一种基于改进深度增益学习的交通信号控制方法。及时训练深度神经网络模型，利用实时交通状态信息，根据训练有素的模型确定交叉口信号分配的最佳方案。基于现有深度强化学习的方法，主要是基于一段时间内的平均运动效率来建更有效地跟踪和利用交叉口的实时交通状况信息。实验结果表明，提出的方法可以显着提高交叉口通行效率。虽然一个交叉口的交通信号控制问题得到了较好的解决，但本研究没有考虑大象交叉口交通信号控制策略的变化对相邻交叉口的影响。考虑到与对每个交叉点的单独控制相比，道路网络中相距较近的交叉点之间通常具有很强的互联性，协调由多个相邻交叉点组成的区域可以获得更大的交通控制效果。下一步，从区域整体交通效果出发，重点研究如何运用深度强化学习的方法，解决区域交通信号的协调管理问题。参考文献方法[J].浙江大学学报(工学版),2022,56(06):1249-1256.[D].东华大学,2022.[3]杨ft田.基于多智能体深度强化学习的交通信号控制算法研究[D].电子科技大学