一种基于强化学习的匝道合流优化方法及系统

本发明公开了一种基于强化学习的匝道合流优化方法及系统，包括：采集车辆位置、速度和间距数据，获得实时交通流特征集；根据实时交通流特征集处理多车辆交互参数，确定当前动态交互模式；设定流量阈值，当前动态交互模式显示流量突变超过流量阈值时则判断拥堵加剧，获得潜在风险评估值；根据潜在风险评估值模拟多车汇入场景，获得优化后的汇入时机序列；根据优化后的汇入时机序列整合主路与匝道车辆需求，获得协调汇入指令集；协调汇入指令集中的间隙参数满足道路安全约束条件时，通过无线通信网络向目标车辆传输协调汇入指令集，获得执行确认信号；根据执行确认信号实时监测交通流变化，完成匝道合流优化。本发明提升匝道合流通行效率与安全性。