본 개시는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 연동 그룹 내 신호기의 교통신호를 제어하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법은, 연동 그룹에 포함되는 복수의 교차로 각각에 대한, 현재 신호 주기의 하류부 정보를 이용하여, 연동 그룹의 상태 정보를 설정할 수 있다. 또한, 방법은, 상태 정보를 학습된 강화학습 모델에 입력하고, 학습된 강화학습 모델의 출력으로 녹색 신호 시간 및 오프셋으로 구성된 연동 그룹의 행동 정보를 획득할 수 있다. 또한, 방법은, 다음 신호 주기에 행동을 연동 그룹 내 신호기에 적용하기 위한 연동 신호값을 생성할 수 있다.본 발명은 Seoul R&BD Program(CY210009)와 관련이 있다.
Provided are methods and apparatuses for controlling traffic signals of traffic lights in a sub-area by using a neural network model. The method according to an embodiment of the present disclosure may configure state information of a sub-area by using downstream information obtained in a current cycle time for each of a plurality of intersections included in the sub-area. In addition, the method may input the state information to a trained reinforcement learning model, and obtain action information of the sub-area including green times and offsets, by using an output from the trained reinforcement learning model. Furthermore, the method may generate coordinated signal values for applying the action to traffic lights in the sub-area in a subsequent cycle time.
APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING TRAFFIC SIGNALS OF TRAFFIC LIGHTS IN SUB-AREA USING REINFORCEMENT LEARNING MODEL
강화학습 모델을 이용하여 연동 그룹 내 신호기의 교통신호를 제어하는 장치 및 방법
2023-09-06
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
Europäisches Patentamt | 2024
|Traffic Lights Control Using Reinforcement Learning: A Comparative Study
Springer Verlag | 2024
|Coordinate street lights and traffic signals
Engineering Index Backfile | 1948
Apparatus for Traffic Lights and Controlling method thereof
Europäisches Patentamt | 2023