发明专利已授权

基于深度强化学习的瓶颈区换道控制方法、设备及介质

📄 申请号：CN202310808834.4 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-07-03

公开号

CN117079450B

公开日

2024-12-10

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_01

IPC 分类号

G08G1_01 , G08G1_065 , G08G1_09 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法自动控制系统智能交通系统

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 交通拥堵治理, 车辆协同控制, 道路交通安全

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摘要

本发明公开了基于深度强化学习的瓶颈区换道控制方法、设备及介质，通过选取一定比例的车辆使其提前换道来避免临近瓶颈区车辆集中换道而导致通行能力下降的发生，通过奖励函数的设计实现了每条车道车辆密度的平均，以最大限度避免了集中换道和为了追求速度的频繁换道行为，保证了瓶颈区交通流的稳定。此外，通过DQN网络与环境的交互更新训练，得到最优换道策略，该最优换道策略可协调控制瓶颈区车辆的换道行为，通过在瓶颈区上游进行提前换道，避免临近瓶颈区车辆集中换道导致交通拥堵的发生，有效地解决瓶颈区通行能力下降的问题。本发明的瓶颈区换到控制方法与传统的基于交通流控制方案相比，减少了车辆的平均行程时间，提高了通行效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于移动单站非视距无线信号的快速定位方法

当前第 / 件

基于深度强化学习的无信号灯交叉口控制方法及设备

同领域国内专利 · IPC: (G08G1_01)

G08G1_00 G08G1_005 G08G1_01 G08G1_015 G08G1_017 G08G1_02 G08G1_04 G08G1_042 G08G1_048 G08G1_052 G08G1_054 G08G1_056 G08G1_065 G08G1_07 G08G1_08 G08G1_081 G08G1_083 G08G1_085 G08G1_087 G08G1_09 G08G1_095 G08G1_0955 G08G1_0962 G08G1_0965 G08G1_0967 G08G1_0968 G08G1_0969 G08G1_097 G08G1_123 G08G1_127 G08G1_13 G08G1_133 G08G1_14 G08G1_16 覆盖34个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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