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强化学习在城市交通信号灯控制方法中的 应用

已有 644 次阅读 2019-4-12 13:43 |系统分类:论文交流

强化学习在城市交通信号灯控制方法中的应用

刘义1,何均宏2

1. 深圳市公安局交通警察局,深圳518035

2. 华为技术有限公司,深圳518080

摘要 悉尼自适应交通控制系统(SCATS)、绿信比-周期-相位差优化技术(SCOOT)及Smooth采用自适应交通信号灯控制方法,对城市道路口的交通信号灯进行了有效控制。随着深圳城市交通流量急剧增长,深圳交警在自主研发Smooth信号控制式基础上,提出实时、分布式、自适应调控要求,联合创新了人工信号控制方案TrafficGo,探索基于深度神经网络的强化学习,通过在线学习各种流量负荷,实时推理计算信控时段、相位、相序、信号周期、绿信比、相位差,进一步优化了交通信号灯的控制模式。介绍了在交通信号灯控制中运用的强化学习模型,实地测评表明,其取得了一定改进效果。

关键词 交通信号控制;强化学习;人工智能;通行效率

(责任编辑  王志敏)

http://www.kjdb.org/CN/Y2019/V37/I6/84



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