公开(公告)号：CN116668995A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310931544.9

申请日：2023-07-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王恩澍 ,  刘冰艺 ,  程传奇 ,  韩玮祯 ,  王进

IPC: H04W4/46 ,  H04W4/06 ,  H04W72/0453 ,  H04B17/382 ,  G08G1/01 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的车联网动态信标广播方法及系统，包括设置车联网通信机制和中央深度强化学习网络的参数，以及设置每一轮训练实验环境单位时间内生成车流量和实验车辆类型比例，其中实验车辆类型包括智能体车辆与普通车辆；在每个时间步起始时刻获取确定的智能体车辆的本地状态信息，使用本地状态信息对中央深度强化学习网络进行训练，得到训练好的中央深度强化学习网络；将训练好的中央深度强化学习网络部署于模拟交通环境中用于测试。本发明能够更好地区分出不同交通风险程度的车辆并给予其合适的通信信标频率进行安全消息广播，有效地减小高风险车辆与邻近车辆共享自身信息的通信时延，在城市交通环境下有着更好的安全性。

公开(公告)号：CN116668995B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310931544.9

申请日：2023-07-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王恩澍 ,  刘冰艺 ,  程传奇 ,  韩玮祯 ,  王进

IPC: H04W4/46 ,  H04W4/06 ,  H04W72/0453 ,  H04B17/382 ,  G08G1/01 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的车联网动态信标广播方法及系统，包括设置车联网通信机制和中央深度强化学习网络的参数，以及设置每一轮训练实验环境单位时间内生成车流量和实验车辆类型比例，其中实验车辆类型包括智能体车辆与普通车辆；在每个时间步起始时刻获取确定的智能体车辆的本地状态信息，使用本地状态信息对中央深度强化学习网络进行训练，得到训练好的中央深度强化学习网络；将训练好的中央深度强化学习网络部署于模拟交通环境中用于测试。本发明能够更好地区分出不同交通风险程度的车辆并给予其合适的通信信标频率进行安全消息广播，有效地减小高风险车辆与邻近