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一种信号灯路口互联汽车加速度轨迹规划方法
申请人信息
- 申请人:华东理工大学; 同济大学
- 申请人地址:200237 上海市徐汇区梅陇路130号
- 发明人: 华东理工大学; 同济大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种信号灯路口互联汽车加速度轨迹规划方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311210611.4 |
| 申请日 | 2023/9/19 |
| 公告号 | CN117334065A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G08G1/0967 |
| 权利人 | 华东理工大学; 同济大学 |
| 发明人 | 王新欣; 李芳菲; 许佳 |
| 地址 | 上海市徐汇区梅陇路130号; 上海市杨浦区四平路1239号 |
摘要文本
本发明涉及一种基于深度强化学习的信号灯路口互联汽车加速度轨迹规划方法，包括以下步骤：构建车辆动力学模型和信号灯控制模型；当互联汽车进入控制区域时，根据车辆信息以及道路信息判断当前车辆是否可以在最近绿灯区间且在道路限速下通过路口，若可以，则执行下一步；构建深度强化学习框架，定义马尔科夫过程并设置神经网络；根据车辆动力学模型、信号灯控制模型和深度强化学习算法对神经网络进行训练，直至达到预设的训练终止条件，完成训练，得到加速度控制策略；将加速度控制策略发送至互联汽车，互联汽车执行加速度控制策略，按既定目标通过路口。与现有技术相比，本发明具有安全性好、通行时间短、适用范围广等优点。
专利主权项内容
1.一种基于深度强化学习的信号灯路口互联汽车加速度轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)构建车辆动力学模型和信号灯控制模型；步骤2)当互联汽车进入控制区域时，云端根据互联汽车反馈的车辆信息以及智能交通系统反馈的道路信息判断当前车辆是否可以在最近绿灯区间且在道路限速下通过路口，若可以，则执行步骤3)；步骤3)在云端构建深度强化学习框架，定义马尔科夫过程并设置神经网络；步骤4)云端根据车辆动力学模型、信号灯控制模型和深度强化学习算法对神经网络进行训练，直至达到预设的训练终止条件，完成训练，得到加速度控制策略；步骤5)云端将加速度控制策略发送至互联汽车，互联汽车执行加速度控制策略，按既定目标通过路口。