Jun, 2022

基于策略深度强化学习和智能路由的自主车辆交通管理

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TL;DR提出了一种基于深度强化学习的信号控制系统，该系统可以根据交通状况动态调整信号并使用重新路由技术平衡道路网络上的车辆，以帮助优化交通流的管理和减少拥堵。
发现论文，激发创造
  • 强化学习在车载系统中的统一自动控制

    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022

  • 智能交通系统中的交通灯深度强化学习控制

    本篇论文通过研究深度强化学习在交通灯控制问题中的应用，证明在格网路网中智能行驶的 “绿波” 策略自然而然地出现，并且优于传统方法，这为提高交通效率提供了途径。

    Feb, 2023

  • 基于 RL 和 DQN 的 AV 分布式语义交通控制与动态道路封闭

    自动驾驶车辆利用传感器捕捉车辆动力学信息，包括速度、加速度和精确位置，执行智能转向等操作以应对道路障碍。本文提出了一种新颖的基于深度学习的语义交通控制系统，使车辆能够自行处理驾驶决策，从而简化决策过程，并利用强化学习和深度 Q 学习算法来找到可行的解决方案。

    Jun, 2024

  • 交通优化中的隐式感知：先进的深度强化学习技术

    通过采用深度强化学习从事自主驾驶车辆上的车辆跟随和变道模型，本论文探讨了解决构成道路阻塞的突发情况，提出了基于 Markov 决策过程和 MEC 辅助架构的综合决策控制系统，并通过 SUMO 模拟器和 OPENAI GYM 评估了该模型的性能，结果显示使用 ε-greedy 策略进行训练的 DQN 代理明显优于使用 Boltzmann 策略进行训练的代理。

    Sep, 2023

  • 混合自主车辆交通的模块化学习框架：Flow

    本文研究使用深度强化学习模拟交通动态，模块化学习框架可以提高交通效率并可适应实际网络的复杂情况，单一通道的小型神经网络控制法可以在不同车流情况下消除交通阻塞。

    Oct, 2017

  • 智能交通系统的深度强化学习：一项调查

    本文综述了以深度强化学习（RL）为基础的交通控制应用，并将现有工作按照应用类型、控制模型和研究算法进行分类总结。

    May, 2020

  • 深度强化学习在极端拥堵期间最大化动脉使用率

    本研究提出了一种基于深度强化学习的控制器来帮助减少道路拥堵现象，该控制器通过学习适应性绕道策略，从而优化使用高速公路车道及其附近的交通网络，本文使用实际交通数据生成参数化交通模型并在模拟器中进行实验，结果显示该方法可以将交通速度提高 21％。

    May, 2023

  • 利用强化学习和部分车辆检测实现智能交通信号控制

    本研究基于 DSRC，使用强化学习算法研发一种部分可观测智能交通系统，能够有效降低交叉口内车辆的平均等待时间，即使检测速率较低。

    Jul, 2018

  • 自主车辆交叉路口导航的深度强化学习

    研究该论文中，通过使用基于 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) 强化学习算法的低成本单一智能体方法，提出了有效解决自动驾驶车辆在复杂 T 字路口中的导航问题，并证明了该方法在 CARLA 模拟平台中表现出稳定、安全且具有改进性能的结果，通过减少旅行延误、碰撞最小化和降低整体成本等方面的优势，在自动驾驶应用中为强化学习提供了有价值的知识，并突出体现了采用单一智能体、低成本方法在解决复杂驾驶场景和进一步推进强化学习算法方面的潜力。

    Sep, 2023

  • 通过强化学习进行交通流随机化的自主车辆决策与控制

    我们提出了一种方法，通过随机化基于规则的微观交通流的车辆跟随模型和变道模型的某些参数来随机化周围车辆的驾驶风格和行为，发现在高保真度微观交通流下训练的策略相比其他微观交通流下训练的模型具有更高的成功率和更好的计算奖励。

    Mar, 2024