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MiVeCC_with_DRL:一种基于深度强化学习的多路口车辆协同控制系统，适用于3*3无信号交叉口的车辆间协作...

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简介：
MiVeCC_with_DRL是一种创新性的多路口车辆协同控制方案，利用深度强化学习技术优化3x3无信号交叉口中的车辆协调与流动效率。该系统通过智能算法促进车辆间的高效互动和路径选择，显著提升道路通行能力及交通流畅度，减少拥堵现象的发生，为城市智慧交通体系的构建提供了有效支持。 MiVeCC_with_DRL 是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，在3*3无信号交叉口中实现车辆间的协作。我们提出了一种结合启发式规则与两阶段深度强化学习的算法，其中启发式规则确保车辆通过交叉口时不会发生碰撞；基于这些规则，DDPG用于优化车辆协同控制并提高交通效率。仿真结果显示，相较于现有方法，在不引发任何碰撞的情况下，该方案可将多个路口的出行效率提升4.59倍。 此外还提出了一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制策略。为了运行上述算法和系统，需要以下环境： - 操作系统：Linux 或 macOS - 编程语言及库：Python 3、MATLAB 2017b、CUDA CuDNN（适用于CPU或NVIDIA GPU） - Python模块版本要求如下： - numpy==1.16.2 - opencv-contrib-python == 3.4.2.16 - opencv-python==4.2.0.32 - tensorflow==1.12.0

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    MiVeCC_with_DRL是一种创新性的多路口车辆协同控制方案，利用深度强化学习技术优化3x3无信号交叉口中的车辆协调与流动效率。该系统通过智能算法促进车辆间的高效互动和路径选择，显著提升道路通行能力及交通流畅度，减少拥堵现象的发生，为城市智慧交通体系的构建提供了有效支持。 MiVeCC_with_DRL 是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，在3*3无信号交叉口中实现车辆间的协作。我们提出了一种结合启发式规则与两阶段深度强化学习的算法，其中启发式规则确保车辆通过交叉口时不会发生碰撞；基于这些规则，DDPG用于优化车辆协同控制并提高交通效率。仿真结果显示，相较于现有方法，在不引发任何碰撞的情况下，该方案可将多个路口的出行效率提升4.59倍。 此外还提出了一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制策略。为了运行上述算法和系统，需要以下环境： - 操作系统：Linux 或 macOS - 编程语言及库：Python 3、MATLAB 2017b、CUDA CuDNN（适用于CPU或NVIDIA GPU） - Python模块版本要求如下： - numpy==1.16.2 - opencv-contrib-python == 3.4.2.16 - opencv-python==4.2.0.32 - tensorflow==1.12.0
     
  • 城市交叉路口的车速与信号灯协同优化控制
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    本研究探讨城市交叉路口车辆速度与信号灯协调优化控制策略，旨在提高道路通行效率和交通安全。通过模型建立及仿真分析，提出一套适用于不同交通流量状况下的动态调整方案。 为了减少城市交通中的行车延误与燃油消耗问题，在人类驾驶车辆与自动驾驶车辆混合的交通环境中，提出了一种基于交通信息物理系统（TCPS）的车辆速度与交通信号协同优化控制方法。首先，综合考虑路口处的交通信号、人类驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的相互作用影响，设计出一种适用于这两种类型车辆混合组队特性的过路口速度规划模型；其次，考虑到单一应用车辆速度规划时存在的局限性（即无法减少通过路口的时间延误且容易出现无解情况），提出了一种双目标协同优化模型。该模型能够同时考虑车辆的速度规划与路口交通信号控制，从而有效降低燃油消耗并缩短平均通行时间。由于此类问题求解的复杂性，设计出一种遗传算法和粒子群算法相结合的混合策略来解决这些问题。通过在SUMO平台上的仿真实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
     
  • 基于深度强化学习的交通信号控制系统.pdf
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    本文探讨了一种利用深度强化学习技术优化城市交通信号控制的方法，旨在提升道路通行效率与减少交通拥堵。通过智能算法调整红绿灯时序，以适应实时交通流量变化，有效提高交通流畅度和安全性。 基于深度强化学习的交通信号灯控制研究旨在创新现有的交通信号控制系统，并利用深度学习模型的强大数据处理能力来应对非线性和时间序列性问题。 1. 交通信号灯控制挑战：随着城市的发展和对交通工具需求的增长，交通拥堵、事故率上升等问题日益严重。传统的SCATS、SCOOT等系统无法有效解决随机事件的响应难题，也无法考虑多个交叉口间的强耦合关系，导致整体路网优化难以实现。 2. 深度学习在信号灯控制中的应用：深度学习模型擅长处理非线性和时序性强的问题，并适合于交通数据的分析和预测。本研究提出了一种基于深度强化学习的新型控制系统，采用深度学习技术来预测未来交通状况并据此调整信号配时。 3. 深度强化学习原理：该方法结合了强化学习与深度学习的优势，通过模拟决策过程进行策略优化。其中DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）模型被用于本研究中，它将确定性策略梯度和深度学习相结合，并特别适用于连续型控制任务如信号灯时长调整。 4. RNN及LSTM的应用：循环神经网络能够处理序列数据，适合于分析交通状况的时间依赖特性；而改进后的LSTM则能更好地利用历史信息解决长时间的预测问题。本研究中首先使用了基于RNN和LSTM的组合模型来预测未来情况，并将结果输入到DDPG系统以做出相应的控制决策。 5. 预测与决策结合：通过对未来的交通情况进行准确预报，再经由深度强化学习算法进行信号灯配时优化，这一机制能够显著提高系统的响应速度及处理突发状况的能力。 6. 仿真测试验证：为了评估新提出的控制系统的效果，研究人员使用了开源的交通数据集来模拟真实环境，并利用这些信息对系统进行了全面测试以确保其有效性和合理性。 7. 系统优势：对比传统方法及其他深度强化学习方案，本研究开发的方法具有更高的实时性与灵活性，在应对突发状况和处理路口间强耦合关系方面表现更佳。同时通过预测模型的辅助训练提升了决策网络解决问题的能力。 8. 结论：这项基于深度强化学习技术的研究展示了交通信号控制智能化的可能性，并为解决城市中的交通拥堵问题开辟了新路径，对智能交通系统的未来发展具有重要参考价值。
     
  • 基于混合域注意力机制的深度强化学习在交叉口信号控制中的应用.pdf
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    本文探讨了一种结合了混合域注意力机制的深度强化学习方法，并将其应用于交通交叉口信号控制系统中。通过实验验证，该方法能有效提高道路通行效率和安全性。 本段落探讨了一种基于混合域注意力的深度强化学习方法在交叉口信号控制中的应用。通过结合不同领域的优势，该研究旨在提高交通信号控制系统的效果与效率。具体来说，文中提出的方法利用了深度强化学习技术来优化信号灯的时间分配策略，并引入了混合域注意力机制以更好地处理复杂的交通模式和动态变化的交通流量。 研究表明，在模拟实验中所提出的控制方法能够有效减少车辆等待时间、降低交通事故发生率以及改善整体道路通行能力。此外，该研究还分析了不同参数配置对系统性能的影响，并提出了一系列优化建议来进一步提升系统的鲁棒性和适应性。 总之，这项工作为智能交通信号控制系统的设计提供了一个新的视角和解决方案，有望在未来实际应用中发挥重要作用。
     
  • 基于MSP430的多路PWM控制车辆
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    本系统采用MSP430微控制器实现对车辆的多路脉冲宽度调制（PWM）信号进行精确控制，优化了车辆驱动性能和能源效率。 使用MSP430的多路PWM对电机进行控制，使小车按照规定轨迹运动，并实现速度的变化、前进、后退、左转和右转等功能。
     
  • 基于深度强化学习的交通信号时序控制
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    本研究采用深度强化学习技术优化城市交叉路口的交通信号控制系统，以实时调整信号时序，有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率。 通过深度强化学习优化交通信号时间的最新研究显示，可以构建一个专门用于控制交通信号的强化学习系统。在这个系统中，将由信号机、检测器组成的交通控制系统视为“智能体”，而人车路环境则被视为“环境”。具体操作流程为：传感器从环境中收集观测状态（例如车辆流量、行驶速度和排队长度等信息），并将这些数据传递给信号机；信号控制系统根据接收到的状态选择最优动作执行，比如保持当前相位的绿灯或切换到红灯。系统还会对所采取行动的效果进行反馈评价，如使用排队长度作为回报函数来衡量效果，并据此调整评分系统的参数设置。这一过程形成一个闭环循环，在实践中不断学习和改进交通信号控制策略。
     
  • 基于深度强化学习的大规模车辆路径问题研究 mind map
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    本研究运用深度强化学习技术探讨大规模车辆路径优化问题，通过构建智能算法模型提高物流配送效率，减少运营成本。 本段落基于深度强化学习设计了一种求解大规模车辆路径问题的模型架构。该架构结合了预训练模型、具备相对位置感知能力的Transformer网络以及A2C（Advantage Actor-Critic）强化学习框架，为后续研究更大规模的车辆路径问题及组合优化问题提供了新的算法思路。 本段落提出的深度强化学习方法解决了以下几方面的问题： 1. 不同规模的数据集可以共享并继承之前训练好的模型。这种机制避免了相近规模数据集中重复进行模型训练的需求。 2. 预训练模型能够利用其他规模下已有的经验，而相对位置节点提升了在大规模车辆路径问题中特征提取的准确性；A2C框架中的无监督学习环节则能在缺乏标签的数据集上有效规避经验回溯的问题。这些改进提高了算法针对大规模场景下的训练效率和收敛性能。 3. 通过预训练机制解决了处理大规模数据时内存溢出的技术难题，克服了现有方法在面对大样本量问题时的局限性。 4. 在与传统启发式及元启发式算法对比中显示，在相同求解速度条件下，本段落所提算法无论是在解决方案的质量上还是效率方面均表现优异。此外，相较于现有的深度强化学习方案，该设计同样表现出色。 综上所述，本研究为大规模车辆路径问题的高效解决提供了创新性的技术框架和方法论支持。
     
  • 分布式共识在多车辆协同控制中的应用
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    本研究探讨了分布式共识算法在多车辆协同控制系统中的应用，旨在提高车队协调效率与安全性。通过理论分析和仿真实验验证其有效性。 Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperation
     
  • 基于IEEE 802.3的有线车辆接口（ISO 13400-3-2016）.pdf
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    本PDF文档详细解析了ISO 13400-3-2016标准，介绍了基于IEEE 802.3协议的有线车辆接口技术规范及其应用。 ISO 13400-3-2016 规定了基于 IEEE 802.3 的有线车辆接口标准。
     
  • 基于干扰观测器的MATLAB车辆队列协同控制研究，《智能车辆学报》第八卷第一期
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    本文发表于《智能车辆学报》第八卷第一期，探讨了利用MATLAB进行车辆队列协同控制的研究，并引入干扰观测器技术以提高系统的鲁棒性和稳定性。 《基于MATLAB的干扰观测器在车辆队列协同控制中的应用》一文发表于智能车辆学报第八卷第一期，深入探讨了如何利用MATLAB软件在智能交通系统中进行车辆队列协同控制的研究。作为一款强大的数学计算和仿真工具，MATLAB广泛应用于控制系统的设计与分析。 本段落的重点在于使用干扰观测器来提升车队的协调性能，以应对实际行驶环境中可能出现的各种不确定性因素。干扰观测器是一种能够估计并补偿未建模动态及外部干扰的技术手段，在车辆队列协同控制中这些不确定因素可能包括通信延迟、驾驶者操作误差以及环境变化等。 通过建立合适的模型，可以实时估算和抵消上述干扰，从而提高整个车队的稳定性和安全性。车辆队列协同控制的目标是保持各车之间的恒定距离与速度差，以实现平滑行驶及高效交通流。在MATLAB环境下，可利用滑模控制策略（Sliding Mode Control, SMC）设计控制器。 文中详细阐述了以下步骤： 1. 建立包含车辆动力学、通信和干扰模型的动态模型。 2. 设计并应用干扰观测器来在线估计及补偿系统中的未知干扰。 3. 应用滑模控制策略，确保车队快速响应指令同时保持稳定。 4. 在MATLAB Simulink环境中进行仿真验证，并展示所提方法的有效性，可能包括不同场景下的性能对比和灵敏度分析。 通过阅读相关文件可以深入了解论文中具体算法实现及控制系统的表现。此文章及其配套资料为研究智能交通系统、自动驾驶以及车辆协同控制的学者与工程师提供了有价值的参考案例。