基于深度强化学习的城市交叉口信号动态配时优化研究.pdfVIP

基于深度强化学习的城市交叉口信号动态配时优化研究1

基于深度强化学习的城市交叉口信号动态配时优化研究

摘要

本研究旨在构建基于深度强化学习（DRL）的城市交叉口信号动态配时优化系统，

以解决传统固定配时方案无法适应实时交通流变化的瓶颈问题。通过融合多源交通数

据采集、深度神经网络建模与强化学习决策机制，建立自适应信号控制框架。研究表

明，该方法相较于传统定时控制可降低车辆平均延误15%25%，提升通行效率20%以

上。研究采用多智能体协同控制架构，结合联邦学习技术保障数据隐私，并在典型城市

交叉口进行实证验证。成果可为智慧交通系统建设提供关键技术支撑，符合《交通强国

建设纲要》关于智能交通管理的发展要求。

引言与背景

1.1研究背景

随着城市化进程加速，我国城市机动车保有量年均增长率达12.3%（公安部交通管

理局，2022），而城市道路面积增长率仅为3.8%，供需矛盾日益突出。传统交叉口信号

控制主要依赖固定配时方案，无法响应实时交通流变化，导致高峰时段延误时间增加

40%以上。据《中国城市交通发展年报》显示，全国主要城市交叉口平均饱和度已达

0.85，严重制约了城市交通运行效率。

深度强化学习作为人工智能领域的前沿技术，在解决复杂决策问题方面展现出独

特优势。2018年DeepMind提出的DQN算法在游戏领域取得突破后，研究者开始探索

其在交通控制中的应用潜力。与基于模型的传统方法相比，DRL无需精确的环境建模，

能够通过与环境交互自主学习最优控制策略，特别适合解决交通系统这种非线性、强耦

合的复杂控制问题。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于拓展深度强化学习在交通工程领域的应用边界，建立交通

状态感知决策控制的闭环理论体系。实践意义体现在三个方面：一是提升城市交通运行

效率，预计可降低燃油消耗8%12%；二是减少尾气排放，据测算每减少1分钟延误可

降低CO2排放约15克/车；三是为智慧城市建设提供可复用的技术方案，具有显著的

社会经济效益。

基于深度强化学习的城市交叉口信号动态配时优化研究2

1.3研究范围与限制

本研究聚焦于城市平面交叉口信号控制问题，暂不考虑立交桥、环岛等特殊节点。

数据来源以视频检测和地磁线圈为主，暂未整合车联网V2X数据。在算法设计上采用

集中式训练分布式执行架构，未涉及完全去中心化的多智能体系统。这些限制将在后续

研究中逐步突破。

研究概述

2.1研究目标

构建基于深度强化学习的动态信号配时系统，实现三个层次目标：基础目标是将交

叉口平均延误降低20%以上；进阶目标是建立可扩展的多交叉口协同控制框架；长远

目标是形成具有自主知识产权的智能交通控制平台。具体量化指标包括：车辆平均排队

长度缩短30%，停车次数减少25%，系统响应时间控制在500毫秒以内。

2.2研究内容

研究内容分为五个模块：交通数据融合模块负责处理多源异构数据；环境建模模块

构建交叉口数字孪生；算法核心模块实现DRL智能体训练；控制执行模块连接信号控

制器硬件；评估优化模块持续改进系统性能。各模块通过标准化API接口实现松耦合

设计，确保系统可扩展性。

2.3创新点

主要创新体现在三个方面：首次提出基于注意力机制的多交叉口状态表征方法，解

决传统方法信息融合不充分的问题；设计分层强化学习架构，实现区域级协调与单点控

制的有机统一；引入迁移学习机制，使系统能够快速适应新交叉口环境，训练时间缩短

60%以上。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

《交通强国建设纲要》明确提出要”推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通

行业深度融合”。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》将智能信号控制系统列为

重点研发方向。科技部在”新一代人工智能”重大项目中专门设立智慧交通课题，为本研

究的开展提供了政策保障。

基于深度强化学习的城市交叉口信号动态配时优化研究3

3.2行业发展趋势

全球智能交通市场规模预计2025年将达到1500亿美元，年复合增长率14.2%

（MarketsandMarkets，2023）。国内头部企业如海康威视、