16、汽车智能运动控制器：缓解交通拥堵的创新方案

汽车智能运动控制器：缓解交通拥堵的创新方案

1. 引言

交通拥堵是现代城市面临的一大难题，为了缓解交通拥堵、提高交通流量，汽车智能运动控制器应运而生。本文将详细介绍该控制器的相关技术，包括交通灯优化、智能路径重定向等，并通过实验结果展示其在改善交通状况方面的显著效果。

2. 交通灯优化

2.1 强化学习原理

交通灯优化采用强化学习模块来指导系统，通过行为和成功的评估信号间接控制。强化学习基于信用分配，为各个元素赋予奖励或惩罚属性以提高结果。其中包括 R - 学习和演员 - 评论家学习两种类型。演员 - 评论家学习分为两部分：一部分为每个状态选择最佳动作，另一部分近似状态评估函数 S(f)。

在模型中，状态由汽车的速度和位置定义。将交叉路口的路径连接划分为小段，通过植入每个路段的传感器获取状态信息，若有汽车行驶则返回 1，否则返回 0。汽车速度以 m/s 为单位测量，当车速为 0 时表示汽车陷入交通拥堵。交通灯的动作取决于当前交通状况，应进行优化以针对问题采取必要行动。若两个交通灯共享相同信号，则它们将在相同间隔变为绿色，具体情况如下表所示：

关联对比方向	状态
SP*	SP*
SP#	SP#
FP#FP#DP#	DP#FP#FP#