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复杂路口场景下多智能体协同决策研究
资料介绍
一、研究背景与意义
随着城市化进程加快，复杂路口作为交通流交汇的关键节点，面临车辆、行人、非机动车混行的严峻挑战。传统交通管理方式依赖固定信号灯配时，难以动态响应实时交通需求，导致通行效率低下、安全隐患突出。多智能体协同决策通过赋予交通参与者（车辆、行人、非机动车）自主感知、通信与决策能力，实现动态交互与协同调度，为解决复杂路口交通问题提供了新途径。
二、多智能体系统架构设计
复杂路口多智能体系统由以下核心模块构成：
感知层：通过车载传感器（摄像头、雷达）、路侧单元（RSU）、行人移动终端采集实时交通数据，包括位置、速度、意图等。
通信层：基于V2X（车与万物互联）技术实现多智能体间低延迟数据交互，支持车-车（V2V）、车-人（V2P）、车-路（V2I）通信。
决策层：采用分布式强化学习算法，各智能体根据全局交通状态与局部观测值，动态调整行为策略（如速度控制、路径规划）。
控制层：执行决策指令，通过车辆线控系统、行人信号引导等方式实现协同控制。
三、协同决策关键技术
（一）动态意图预测
基于深度学习模型（如LSTM、Transformer）分析历史轨迹数据，预测行人横穿马路、非机动车变道等意图，提前0.5-2秒生成预警信息。例如，通过融合行人步态特征与手机陀螺仪数据，实现意图识别准确率达92%以上。
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