基于深度强化学习的无信号灯交叉口控制方法及设备
发明专利本发明公开了基于深度强化学习的无信号灯交叉口控制方法及设备,使用了深度强化学习算法协调控制交叉口无冲突放行,通过冲突点的判断方式避免了冲突放行,通过奖励函数的设计实现了车辆放行的公平性,以及在此基础上的最大限度放行,通过交互更新训练后的DQN网络计算得到当前时刻目标无信号灯交叉口的放行动作,减少了车辆的平均等待时间,增加了通行效率,从而解决了无信号灯交叉口车辆拥堵的问题。本发明相较于现有技术的深度强化学习的无信号灯交叉口放行方法而言,通过使用深度学习框架制定交叉口协调问题,无需记录冲突区域网格的占领情况,降低了计算的复杂度;同时,将无信号灯交叉口整体进行分析也充分发挥了交叉口的协调潜力。
《基于深度强化学习的无信号灯交叉口控制方法及设备》是一发明专利,专利号为 2023104432747,当前法律状态为已下证,由重庆邮电大学工业互联网研究院提出申请,发明人为聂文迪;高德娅;段垚鑫,申请日期为2023-04-21,公开(公告)日期为2025-08-26,国际专利分类号(IPC)为 G08G1/01(2006.01)I;G08G1/07(2006.01)I;G08G1/16(2006.01)I,高新资质:未报高企,所属技术领域包括:深度强化学习、无信号灯交叉口、通行控制、自动驾驶、智能网联、路口决策。该专利已下发证书,权利稳定,适合直接办理转让过户,是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更(过户)的一站式专利转让服务,专业顾问全程协助,确保交易合规、安全、高效。专利摘要:本发明公开了基于深度强化学习的无信号灯交叉口控制方法及设备,使用了深度强化学习算法协调控制交叉口无冲突放行,通过冲突点的判断方式避免了冲突放行,通过奖励函数的设计实现了车辆放行的公平性,以及在此基础上的最大限度放行,通过交互更新训练后的DQN网络计算得到当前时刻目标无信号灯交叉口的放行动作,减少了车辆的平均等待时间,增加了通行效率,从而解决了无信号灯交叉口车辆拥堵的问题。本发明相较于现有技术的深度强化学习的无信号灯交叉口放行方法而言,通过使用深度学习框架制定交叉口协调问题,无需记录冲突区域网格的占领情况,降低了计算的复杂度;同时,将无信号灯交叉口整体进行分析也充分发挥了交叉口的协调潜力。
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