【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其涉及一种基于dqn的高速公路入口匝道控制方法。
技术介绍
1、高速公路匝道合流区易发生交通拥堵，使得主线车辆速度下降，车头间距过近，轻则产生交通瓶颈，影响高速公路的通行效率；重则引发交通事故，造成重大人员伤亡和财产损失。针对高速公路的入口匝道控制对提高合流区通行效率，减少高速公路事故率，进而保障交通安全有着重要意义。
2、从控制信息响应的不同，可以将匝道控制分为两类：定时匝道控制、感应式匝道控制。目前的研究中，单匝道下的控制模型大多属于感应式控制类。定时控制基于历史数据与经验实现，其优势为工程难度低，工程成本小，对于常发性拥堵来说控制效果较好，但是对于偶发性拥堵来说控制效果差强人意；感应式控制的发展历史悠久，经典的是alinea算法及改进的alinea算法。随着人工智能、机器学习的发展，强化学习善于进行连续控制及适应性强的优点受到研究者的广泛关注。其中，强化学习通过对道路运行状况进行感知后连续决策的方法，被证明能较好的调节合流车辆入匝率。强化学习型匝道控制模型往往在优化主线交通效率方面表现突出，但...
【技术保护点】
1.一种基于DQN的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于DQN的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，设计匝道控制信号配时作为动作选择时，以车道占有率o、入口匝道的排队车辆数w作为状态输入。
3.根据权利要求2所述的一种基于DQN的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，选取公式(1)中的期望车道占有率与主线合流区车道占有率的平方差的负值作为奖励函数的主体，公式(1)如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于DQN的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，选取公式(2)作为匝道控制模型的奖...
【技术特征摘要】
1.一种基于dqn的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于dqn的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，设计匝道控制信号配时作为动作选择时，以车道占有率o、入口匝道的排队车辆数w作为状态输入。
3.根据权利要求2所述的一种基于dqn的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，选取公式(1)中的期望车道占有率与主线合流区车道占有率的平方差的负值作为奖励函数的主体，公式(1)如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于dqn的高速公路入口匝道控制方法，其特征在于，选取公式(2)作为匝道控制模型的奖励函数r(k)，保障主线通行效率的同时，使匝道排队车辆数不至于过大，公式(2)如下：
5.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振龙，武林，曲彦菘，刁梦潇，董晓博，曹淑宇，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。