网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法技术

技术编号:41279166 阅读:31 留言:0更新日期:2024-05-11 09:30
本发明专利技术提出了一种网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,步骤为:确定交叉口几何布局、进口车道渠化方案及各信号相位得到信号动作策略池;估计非网联车的位置和速度生成优化时刻的动态车辆状态矩阵;对动态车辆状态矩阵进行降维压缩得到车辆状态;从信号动作策略池中随机选取动作,实时风险预测模型根据不同的状态动作观测并收集冲突次数,确定安全奖励;根据不同的状态动作对确定延误奖励,计算综合奖励;用实时风险预测模型分别训练策略函数和价值函数及分别对应的主网络与目标网络;基于深度确定性策略梯度算法通过目标网络更新主网络中的参数,选取最优策略。本发明专利技术能更快更准确的拟合到最优信号控制策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多目标信号控制的,尤其涉及一种网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法


技术介绍

1、随着城市机动车保有量的增加,城市道路交通尤其是交叉口附近区域交通引发严重拥堵问题,同时也埋下了严重的安全隐患。在城市交叉口附近由于不同流向车辆的行驶线路存在冲突,从而造成的严重死亡、伤害和财产损失等问题日益突出。随着当前信息化及高新技术的迅猛发展,联网车技术可以将车辆自身各类传感器,如gps、速度传感器、雷达波等收集到的数据,通过预订的专用网络协议和信息格式以无线网络传输技术高频传输给交叉口控制者,用于提升传统信号控制方法中采用历史数据或定点检测器导致的数据不全面、精度低等问题。而当前信号控制领域先进的研究,大多仅以提升交通效率为导向,在优化目标中并未考虑安全风险因素对交叉口车辆运行的影响及对行驶安全方面的提升。

2、当前只有少部分信号控制研究将提升通行效率和安全同时作为优化目标,相关研究构建的实时风险碰撞预测模型存在着预测时间段较长(一般为5-10分钟)或模型输入交通流参数依赖于固定信号周期时长等缺陷,不适用于能够灵活探索短间隔信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,其步骤如下:

2.根据权利要求1所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,从交叉口几何布局掌握进口车道渠化方案,结合城市交叉口几何布局和进口车道渠化方案信息确定交叉口的各信号相位,最后通过各信号相位确定信号动作策略池A;

3.根据权利要求1或2所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,所述步骤二中采用改进的Newell车辆跟驰模型推测非网联车的位置和速度,实现方法为:

4.根据权利要求1所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多...

【技术特征摘要】

1.一种网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,其步骤如下:

2.根据权利要求1所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,从交叉口几何布局掌握进口车道渠化方案,结合城市交叉口几何布局和进口车道渠化方案信息确定交叉口的各信号相位,最后通过各信号相位确定信号动作策略池a;

3.根据权利要求1或2所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,所述步骤二中采用改进的newell车辆跟驰模型推测非网联车的位置和速度,实现方法为:

4.根据权利要求1所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,所述车辆状态的实现方法为:在优化时刻t,按车道编号和距停车线距离远近的车辆位置和速度的矩阵分别为矩阵pc和矩阵sc,将四相位交叉口的八种相位组合方式按照独热编码的方式生成8×1维度的信号策略动作向量;矩阵pc和矩阵sc作为卷积神经网络的输入层数据依次通过两个卷积层和两个池化层进行压缩降维;在卷积和池化完成之后输入8×1维度的信号策略动作向量,经过含有512层的全连接层和隐藏层的卷积神经网络处理,输出降维压缩后的车辆状态;

5.根据权利要求1或4所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,所述安全奖励用于整个交叉口在[t0,t]期间碰撞时间总预测次数的表示,计算方法为:

6.根据权利要求5所述的网联混行场景下的效率与安全并重的多目标信号控制方法,其特征在于,两个状态动作对之间出行的延误奖励的计算方...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪德才吴宗远侯熙洋成凯何培培张群磊李世明刘威展
申请(专利权)人:华北水利水电大学
类型:发明
国别省市:

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