The present invention provides a method and apparatus for controlling a distributed traffic signal based on reinforcement learning in a multi-intersections environment. The method includes the steps of: setting a reward determined according to a state that is classified according to a plurality of traffic directions at an intersection, an action of setting a traffic signal to one of a plurality of signal combinations for a particular condition, vehicle traffic at the intersection, and average waiting time of vehicles at a plurality of intersections adjacent to the intersection; performing reinforcement learning using predetermined traffic data based on the state, the action, and the reward; and setting traffic signals for the plurality of traffic directions of the target intersection based on the result of the reinforcement learning and traffic information of the target intersection corresponding to the intersection.
본 발명은 교차로에서 복수의 통행 방향에 따라 구분되는 상태, 특정 상태에 대해 복수의 신호 조합 중 하나로 통행 신호를 설정하는 행동 및 상기 교차로의 차량 통행량 및 상기 교차로에 인접한 복수의 교차로에서의 차량 평균 대기시간에 따라 결정되는 보상을 설정하는 단계; 상기 상태, 상기 행동 및 상기 보상에 기초하여, 소정의 교통 데이터를 이용한 강화학습을 수행하는 단계; 및 상기 강화학습의 결과 및 상기 교차로에 대응되는 대상교차로의 교통정보에 기초하여, 상기 대상교차로의 복수의 통행 방향에 대한 통행 신호를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 교차로 환경에서의 강화학습 기반의 분산 교통 신호 제어 방법을 제공한다.
METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING DISTRIBUTED TRAFFIC SIGNAL BASED ON REINFORCEMENT LEARNING IN MULTI-INTERSECTIONS ENVIRONMENT
다중 교차로 환경에서의 강화학습 기반의 분산 교통 신호 제어 방법 및 장치
2021-08-12
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
IPC: | G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |
Europäisches Patentamt | 2022
Adaptive Traffic Signal Control Model on Intersections Based on Deep Reinforcement Learning
DOAJ | 2020
|Europäisches Patentamt | 2023
|APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING TRAFFIC SIGNAL BASED ON REINFORCEMENT LEARNING
Europäisches Patentamt | 2023