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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于双层AMOC的车-信号机协同信号控制方法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：CN118692250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410685909.9，技术领域涉及：H04L69/16；该发明授权基于双层AMOC的车-信号机协同信号控制方法是由王睿骁;李志斌设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层AMOC的车-信号机协同信号控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双层AMOC的车‑信号机协同信号控制方法，通过低层级以单个车辆为智能体，在单点交叉口进行协同控制；高层级以单个交通信号机为智能体，协调整个区域的交通流量和优化交通效率。车辆通过V2X通信与信号机建立联系，交换位置、速度、转向意图等信息，从而建立单点交叉口控制策略。高层级采用协同多智能体强化学习算法，实现信号机之间的协同控制。该方法实现了车辆与信号机之间的智能协同，能够优化交通流量、减少拥堵，提升整个交通系统的效率和安全性。

本发明授权基于双层AMOC的车-信号机协同信号控制方法在权利要求书中公布了：1.基于双层AMOC的车-信号机协同信号控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：以单个车辆作为低层智能体，单个交通信号机作为一个高层智能体，初始化两层智能体的策略和值函数，以及中央协调器与各层低级协调器的策略和值函数； 步骤二：低层智能体接收信号机发送的交叉口环境信息，包括当前车辆状态、周围车辆的状态、交通信号状态、道路结构和限速信息； 步骤三：信号机单元收集低层智能体的信息，并使用接收到的低层智能体信息更新自身的策略和值函数；根据交叉口几何数据以及各智能体的相互关系，使用AMOC算法生成单点交叉口信号控制策略； 1根据交叉口几何数据以及交叉口信号状态定义状态向量，所述状态向量包括车道数量和车辆位置； 对车道数量与车辆位置进行按每个进口的车道渠化进行离散化处理，每个进口对应一个处理器，最后将所有进口的状态向量进行拼接得到交叉口状态向量； 2定义动作空间，该动作空间即为信号机的配时方案； 将动作空间定义为一个三维矩阵，矩阵的第一个维度表示相位的数量N，第二个维度表示进口道的数量M，第三个维度表示通行顺序K，每个元素表示相位在对应进口道上的绿灯时间Gi，动作空间A表示为A＝[N,M,K]； 设置黄灯时长Y和全红时长R；整个信号周期C为： 选择动作时，智能体通过指定每个相位在每个进口道上的通行时间和通行顺序确定一个动作；信号机根据智能体选择的动作更新信号配时方案； 3以最小化交叉口车辆总延误和最大化绿灯利用效率为目标，对交叉口定义奖励函数r； r＝1-x1*D+x2E 其中，x1，x2为线性权重系数，D为车辆总延误，E为绿灯利用效率；车辆总延误D为在一个完整周期时段，交叉口内所有车辆通过交叉口的时间减去畅行时间之和；绿灯利用效率E为通过车辆数除以饱和流量；对绿灯利用率与车辆总延误分别进行标准化，将两者都映射到0到1之间的范围； 4定义状态空间； 将NSGA-II应用于DDPG算法中，根据奖励函数，将DDPG的目标函数拆分为绿灯利用率和车辆总延误，分别作为NSGA-II的优化目标； 根据NSGA-II的算法流程，使用NSGA-II选择和进化操作生成一组帕累托前沿解，所述帕累托前沿解具有不同的绿灯配时方案，对应不同的策略；通过评估所有策略并根据DDPG算法的更新规则，选择最优的策略进行更新； 步骤四：对区域路网进行网络拓扑，并将区域内交叉口的所有信号机相连接；每个信号机将各自的策略与值函数传输至中央协调器，中央协调器使用AMOC算法更新策略与值函数，得到区域信号控制策略； 步骤五：中央协调器利用Option-Critic算法为每个智能体提供策略指令，令智能体在道路环境与交通流情景下做出决策；将区域信号控制策略发送给各个信号机，将最优策略的参数应用于各个高层智能体的策略网络中，更新高层智能体的策略。

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