【摘 要】
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智慧交通灯控制能够有效地改善道路交通的秩序和效率.在城市交通网络中,具有紧急任务的特殊车辆对于通行效率的要求更高.目前已有的智慧交通灯控制算法通常对路网中的所有车辆一视同仁,没有考虑到特殊车辆的优先性;而传统的控制特殊车辆优先通行的方法基本上都是采用信号抢占的方式,对普通车辆的通行干扰过大.为此,提出一种面向优先车辆感知的交通灯优化控制方法,通过与道路环境的不断交互来学习交通灯控制策略,在设置状态和奖励函数时增加特殊车辆的权重,并利用Double DQN和Dueling DQN来提升模型表现,最终在城市交
【机 构】
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上海市高可信计算重点实验室（华东师范大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB2101300),国家自然科学基金(61872147),华东师范大学优秀博士生学术创新能力提升计划(YBNLTS2020-041)。
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智慧交通灯控制能够有效地改善道路交通的秩序和效率.在城市交通网络中,具有紧急任务的特殊车辆对于通行效率的要求更高.目前已有的智慧交通灯控制算法通常对路网中的所有车辆一视同仁,没有考虑到特殊车辆的优先性;而传统的控制特殊车辆优先通行的方法基本上都是采用信号抢占的方式,对普通车辆的通行干扰过大.为此,提出一种面向优先车辆感知的交通灯优化控制方法,通过与道路环境的不断交互来学习交通灯控制策略,在设置状态和奖励函数时增加特殊车辆的权重,并利用Double DQN和Dueling DQN来提升模型表现,最终在城市交
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