一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法，首先本路口雾节点采集路口交通状况并广播给相邻路口的雾节点，采集路口车辆数目并计算车辆通过本路口所需绿灯时间，计算相邻路口的车流通过路口所需要的绿灯时间、相邻路口的交通流通过交叉路口所需要的绿灯时间、路口综合自身路口和相邻路口的车辆数目以及计算自身需要的总绿灯时间，本路口的Agent把计算的绿灯时长作用到交通信号灯上，观测反馈的奖赏信号，环境状态转移到下一时刻的状态，本发明专利技术能够根据十字路口的实时车辆数量分配绿灯时间，能减少停车时间和停车次数，提高道路调节效率，可以有效缓解交通拥堵。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法
本专利技术属于智能交通
，具体涉及一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法。
技术介绍
随着城市化建设的加快、人民生活水平的提高，车辆越来越多，导致城市道路负担过重，交通拥堵日益严重。世界各国每年都因交通拥堵导致巨大的经济损失，可见交通拥堵已经严重制约了经济发展。据调查显示，每年因交通拥堵导致的交通事故仍然呈上升趋势，随之而来的还有一系列能源问题、环境问题；交通拥堵不仅会造成运输资源浪费，还会使运输效率大大降低、过度消耗社会成本，严重阻碍城市的发展，所以缓解交通拥堵迫在眉睫。车联网旨在解决当前交通系统领域具有挑战性的新需求；车联网中的车辆可以通过传感器、射频识别技术、路侧单元等装置采集自身和环境的状态信息，并利用互联网和计算机技术传输、分析和处理这些信息，从而实现智能化交通管理。雾计算是一个高度虚拟化网络平台，该平台由大量边缘终端节点和路由设备组成，并在云端和网络终端设备之间提供计算、存储等服务，其本质是去中心化的边缘计算；雾计算具备认知、高效、低时延的优点，可以通过雾平台实现信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：/n步骤1，本路口雾节点采集路口交通状况并广播给相邻路口的雾节点；/n步骤2，本路口Agent采集路口车辆数目并计算车辆通过本路口所需绿灯时间T

【技术特征摘要】
1.一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：
步骤1，本路口雾节点采集路口交通状况并广播给相邻路口的雾节点；
步骤2，本路口Agent采集路口车辆数目并计算车辆通过本路口所需绿灯时间Tg；
步骤3，本路口Agent根据相邻路口的车辆数目，选取相应的影响因子值，并计算相邻路口的车流通过路口所需要的绿灯时间Tneighbor；
步骤4，本路口计算相邻路口的交通流通过交叉路口所需要的绿灯时间Tneighbor；
步骤5，本路口综合自身路口和相邻路口的车辆数目，计算自身需要的总绿灯时间Ttotal；
步骤6，本路口的Agent把计算的绿灯时长作用到交通信号灯上，观测反馈的奖赏信号，环境状态转移到下一时刻的状态；
步骤7，本路口的Agent根据更新规则更新Q表。


2.根据权利要求1所述的一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法，其特征在于，所述步骤1中测试路口交通状况包括：
开往下一个路口的车辆数目；
测试路口的上游路口开始放行交通流的时间Tstart；
测试路口的上游路口结束放行交通流的时间Tend；
本路口交通流到达下一路口的时间Tarrive，如下式(1)：



式中，|Stl1-Stl2|是两个路口之间的距离，v是交通流的平均行驶速度。


3.根据权利要求1所述的一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法，其特征在于，所述步骤2中本路口依据自身的车辆数目计算自身需要的绿灯时间Tg，如下式(2)：
Tg＝d+2*NumVeh(2)
式中，d是车辆启动延迟时间，NumVeh是车辆数目。


4.根据权利要求1或...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊秀梅，安萌萌，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61