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龙图腾网获悉深圳市人工智能与机器人研究院申请的专利一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116386356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310366909.8，技术领域涉及：G08G1/081；该发明授权一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法及终端是由刘博;刘欣阳;陈畅;黄建伟设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法及终端，方法包括：将目标区域交通路网分解为多个基础的子网；对于交通路网中的每个交通灯，获取交通灯四面的车流信息以及交通灯状态信息，并对车流信息和交通灯信息进行数字化处理，得到数字化交通流状态信息；根据交通路网中的子网和获得的数字化交通流状态信息，构建基于邻域状态融合的多智能体强化学习交通灯控制模型；基于构建的多智能体强化学习交通灯控制模型，进行邻域模型融合，并根据融合后模型对交通路网中的交通灯进行控制。本发明通过将交通网络分解为更基础的子网并提出了邻域信息融合方法，各交通灯只需要考虑与其直接相邻的路口，提高了交通灯优化效率。

本发明授权一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于邻域信息融合的交通灯控制方法，其特征在于，所述基于邻域信息融合的交通灯控制方法包括以下步骤： 将目标区域交通路网分解为多个基础的子网；其中，每个子网包括：目标路口和相邻路口； 对于所述交通路网中的每个交通灯，获取所述交通灯四面的车流信息以及交通灯状态信息，并对所述车流信息和所述交通灯信息进行数字化处理，得到数字化交通流状态信息；其中，所述车流信息包括：车辆位置信息和车辆速度信息； 根据所述交通路网中的子网和获得的数字化交通流状态信息，构建基于邻域状态融合的多智能体强化学习交通灯控制模型； 基于构建的多智能体强化学习交通灯控制模型，进行邻域模型融合，并根据融合后模型对交通路网中的交通灯进行控制，包括： 初始化每个交通灯的强化学习模型参数和模型训练超参数； 根据贪心策略选择交通灯动作； 根据交通灯动作后车辆等待序列长度设计奖励，得到一个经验样本，并将经验样本保存在本地数据集； 基于得到的经验样本，从所述本地数据集中随机选择若干样本，利用梯度下降方法优化深度Q网络参数，最小化损失函数； 对每个交通灯，基于本地深度Q网络模型控制当前交通灯，并收集子网中相邻交通灯模型参数，通过邻域模型融合方法，更新当前交通灯的模型参数。

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