一种基于智能网联车的交叉路口管理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，包括以下步骤：构建多智能体强化学习模型，智能体定义为每辆进入交叉路口的智能车；设定智能车与网联车之间的协同数据通信，基于协同通信数据，为每个智能体定义局部状态空间、局部动作空间和奖励函数；通过算法对每个智能体进行训练和优化，得到训练好的模型，最后将训练好的模型部署于智能车中，通过模型引导智能车运行实现交叉路口管理。与现有技术相比，本发明专利技术使用车辆本身的计算能力来替代道路计算单元，提出多智能体残差注意力机制深度确定性策略网络算法控制智能车运动，采用中心式训练分布式执行的思想和注意力网络的残差连接相结合，实现更快的收敛且取得更低的平均车辆通行延时。平均车辆通行延时。平均车辆通行延时。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能网联车的交叉路口管理方法


[0001]本专利技术涉及智能化交通
，尤其是涉及一种基于智能网联车的交叉路口管理方法。

技术介绍

[0002]近年来，交通拥堵问题一直是一个亟待解决的重要问题，现在的交通信号灯灵活性较差，相位变换存在上限，交通拥堵愈发严重，而在这其中交叉路口是一个进行堵塞优化的关键结点。随着车联网和人工智能技术的发展，希望通过对交叉路口进行智能化管理已达到解决交通拥堵的目的，有信号的交叉路口智能化管理受限于信号灯本身，可以很快的取得一定效果，但是上限较低，因此大部分研究集中在无信号交叉路口智能化管理。
[0003]在智能化交通领域，有三个关键技术：低延时车联网、智能网联车以及道路计算单元，通过结合这三者技术，可以在一定程度上对现阶段每个交通问题进行智能化管理，交叉路口也不例外。车联网技术是一个基础技术，和如今的通信网络类似，智能网联车是现在车辆的发展方向，车辆逐渐具备计算能力和通信能力，分为智能车和网联车两种，如图1所示，智能车一般认为是可以进行智能驾驶的车辆，因此具有能直接与控制模块相连的决策模块，网联车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多智能体强化学习模型，智能体定义为每辆进入交叉路口的智能车；设定智能车与网联车之间的协同数据通信，基于协同通信数据，为每个智能体定义局部状态空间、局部动作空间和奖励函数；通过RA
‑
MADDPG算法对每个智能体进行训练和优化，得到训练好的模型，最后将训练好的模型部署于智能车中，引导智能车运行实现交叉路口管理。2.根据权利要求1所述的一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，所述RA
‑
MADDPG算法为多智能体残差注意力机制深度确定性策略网络算法，采用中心式训练分布式执行的思想和注意力网络的残差连接相结合，算法构建包括算法建模步骤及算法训练和更新步骤，所述算法建模步骤包括：构建全局状态空间；构建局部观测空间；构建动作空间；构建奖励函数。3.根据权利要求1所述的一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，所述构建全局状态空间包括：获取交叉路口中每辆车的运行信息，将每辆车的运行信息用数字表示，所述运行信息包括位置坐标、速度大小及方向；依次得到各辆车用数字表示的运行信息，记为s
i
，全局的状态空间表示为：N表示路口中车辆的总数。4.根据权利要求1所述的一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，所述动作空间定义为智能车的油门、刹车和方向盘转向角。5.根据权利要求1所述的一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，所述奖励函数定义为：v为车辆当前速度，v
max
为车辆的最大速度，v
min
为车辆的最小速度，collision表示车辆是否发生碰撞，arrived表示车辆是否到达目的地，interact表示车辆之间是否进行信息交互，η1，η2，η3，η4分别表示各项系数。6.根据权利要求2所述的一种基于智能网联车的交叉路口管理方法，其特征在于，每个智能体具有独立的策略网络、Q值网络及残差注意力网络；所述策略网络的输入是车辆局部观测状态，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵生捷，薛锦伟，邓浩，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：