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申请/专利权人：中山大学
申请日：2024-05-22
公开（公告）日：2024-09-06
公开（公告）号：CN118609346A
专利技术分类：.检测要统计或要控制的交通运动（G08G1/07至G08G1/14优先；道路收费收费或对车辆、车主的收费入G07B15/06）[2006.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于车群的混合交通流信号控制方法及装置，该方法包括：构建车辆分布预测模型；根据所述车辆分布预测模型以及卡尔曼滤波器算法，对车流状态分布进行预测，得到目标状态估计值以及集群路段长度；设置连续流放行策略并构造车群协调路段空间；根据所述车群协调路段空间，设置群协调车流，得到车速协调变量；根据所述集群路段长度、所述目标状态估计值以及所述连续流放行策略，构建基于深度强化学习的信号控制卷积神经网络；将所述车速协调变量输入所述信号控制卷积神经网络，得到信号控制结果。本发明可以降低车辆的随机延误，提高低渗透率下混合交通流信号控制的稳定性，能广泛应用于信号控制技术领域。
专利权项：1.一种基于车群的混合交通流信号控制方法，其特征在于，包括以下步骤：构建车辆分布预测模型；根据所述车辆分布预测模型以及卡尔曼滤波器算法，对车流状态分布进行预测，得到目标状态估计值以及集群路段长度；设置连续流放行策略并构造车群协调路段空间；根据所述车群协调路段空间，设置群协调车流，得到车速协调变量；根据所述集群路段长度、所述目标状态估计值以及所述连续流放行策略，构建基于深度强化学习的信号控制卷积神经网络；将所述车速协调变量输入所述信号控制卷积神经网络，得到信号控制结果。
百度查询： 中山大学 基于车群的混合交通流信号控制方法及装置
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