边缘计算驱动的高速公路异质交通流可变限速控制

"一种基于边缘计算的高速公路异质交通流可变限速控制方法与流程" 在智能交通领域，随着人工智能技术的发展，智能网联车辆（Connected and Autonomous Vehicles, CAVs）与人工驾驶车辆（Manual Vehicles, MVs）共同构成的异质交通流成为了一种常态，这导致高速公路上的交通拥堵问题日益严重。传统的可变限速控制技术通常依赖于将大量交通数据上传至云端进行处理，但这会增加数据中心的计算负担，降低响应速度，影响交通效率和行车安全。 本发明提出了一种创新的方法，即基于边缘计算的高速公路异质交通流可变限速控制，旨在解决上述问题。边缘计算是一种将计算能力、存储和应用服务推向网络边缘的技术，它能更接近数据源地进行处理，从而减少延迟，提高实时性。在高速公路上部署集成了路边单元（Roadside Units, RSUs）和可变限速控制代理的边缘计算节点，能够实时接收并处理异质交通流信息。 该方法的核心是采用增强学习中的深度双Q网络（Deep Edge-Q Network, EDQN）算法，以应对DQN算法收敛性差的问题。EDQN结合了四个DQN的扩展，通过离线训练适应交通流量的不确定性，确保在实际应用中能快速生成可变限速策略，而不需要大量在线计算。借助边缘计算的低延迟和高可靠性，能够实现毫秒级的信息交换，从而更有效地管理交通流，减轻瓶颈处的拥堵。 控制步骤如下： 1. 设计多目标优化的奖励函数，采用阈值法对平均延误和平均排队长度指标进行标准化处理，作为可变限速控制的依据。 2. 在边缘计算节点上集成RSU和控制代理，收集高速公路上的异质交通流数据，如车辆数量和平均速度，这些数据构成了EDQN算法的状态空间。 3. 应用卷积神经网络（CNN）对状态空间进行特征降维，以提取关键信息。 4. 将CNN处理后的结果输入到EDQN算法中，生成相应的可变限速策略，实时指导车辆行驶。 通过这种方法，高速公路的交通管理变得更加灵活和高效，能够动态适应不断变化的交通状况，降低交通拥堵，提高行车安全性，进一步推动智能交通系统的发展。