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申请/专利权人：浙江绿色慧联有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的CAV速度引导系统，包括：车载系统检测车辆行驶数据和车辆状态信息数据；路侧监控系统检测行车环境、不同道路上的车辆信息数据和行人信息数据，将行人及车辆信息数据与车道级道路链路进行匹配，得到数据包；车路协同云计算中心对接收的数据进行处理和存储，将处理后的数据发送给移动边缘计算中心；移动边缘计算中心对道路事故风险进行综合风险评估，构建多目标附加奖励函数的马尔科夫决策过程和速度引导模型，构建多目标附加奖励函数为CAV计算最优引导速度，将CAV最优引导速度发送给车载系统。解决了通信延迟问题；全面综合多目标环境奖励机制，提升CAV引导速度对交通安全性、稳定性及通行效率。
主权项：1.一种基于深度强化学习的CAV速度引导系统，其特征在于，包括：车载系统、路侧监控系统、车路协同云和移动边缘计算中心，其中，所述车载系统用于检测车辆行驶数据和车辆状态信息数据，并将检测的数据传输给车路协同云计算中心；所述路侧监控系统检测行车环境、不同道路上的车辆信息数据和行人信息数据，将所述行人及车辆信息数据与高清地图中定义的车道级道路链路进行匹配，得到行人参数与道路链路数据包和车辆参数与道路链路数据包，并将所述数据包发送给车路协同云计算中心；所述车路协同云计算中心用于接收车载系统传输的检测数据、路侧监控系统发送的数据包，以及从智能交通系统云管理平台获取实时交通数据，车路协同云计算中心对接收的数据进行处理和存储，并将处理后的数据发送给移动边缘计算中心；所述移动边缘计算中心用于接收车路协同云计算中心发送的数据，获取交通状况信息和CAV车辆信息，基于车速离散度判断路段中存在事故风险的车辆进行筛选并对道路事故风险进行综合风险评估，构建多目标附加奖励函数的马尔科夫决策过程和基于深度近端策略梯度算法的速度引导模型，构建多目标附加奖励函数为CAV计算最优引导速度，并将CAV最优引导速度发送给车载系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江绿色慧联有限公司 一种基于深度强化学习的CAV速度引导系统及方法
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