【摘 要】
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智能交通系统(ITS)的目标是从根本上解决道路安全、车辆拥挤、环境污染等对城市造成的影响,交叉路口是道路和车辆的交汇处,也是交通拥堵现象最严重的地方。针对路口交通拥堵
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272509);陕西省重点研发计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-01);陕西省百人计划资助项目
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智能交通系统(ITS)的目标是从根本上解决道路安全、车辆拥挤、环境污染等对城市造成的影响,交叉路口是道路和车辆的交汇处,也是交通拥堵现象最严重的地方。针对路口交通拥堵现象,结合雾计算和强化学习理论,提出了一种FRTL(fog reinforcement traffic light)交通灯控制模型,该模型根据实时的交通流信息进行交通灯智能协同控制。雾节点将收集到的实时交通流信息上传到雾服务器,雾服务器在雾平台实现信息共享,雾平台结合处理后的共享数据和Q学习制定交通灯控制算法。算法利用检测到的实时交通数据计算出合适的交通灯配时方案,最终应用到交通灯上。仿真结果表明,与传统的分时段控制方式和主干道控制方式(ATL)相比,FRTL控制方法提高了路口的吞吐量,减少了车辆平均等待时间,达到了合理调控红绿灯时间、缓解交通拥堵的目标。
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