最新的技术进步提高了交通运输的质量。新的数据驱动方法为所有基于控制的系统(如交通、机器人、物联网和电力系统)带来了新的研究方向。将数据驱动的应用与运输系统相结合在最近的运输应用程序中起着关键的作用。本文综述了基于深度强化学习(RL)的交通控制的最新应用。其中,详细讨论了基于深度RL的交通信号控制(TSC)的应用,这在文献中已经得到了广泛的研究。综合讨论了TSC的不同问题求解方法、RL参数和仿真环境。在文献中,也有一些基于深度RL模型的自主驾驶应用研究。我们的调查广泛地总结了这一领域的现有工作,并根据应用程序类型、控制模型和研究的算法对它们进行了分类。最后,我们讨论了基于深度可编程逻辑语言的交通应用所面临的挑战和有待解决的问题。

成为VIP会员查看完整内容
184

相关内容

专知会员服务
183+阅读 · 2020年6月21日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知会员服务
136+阅读 · 2020年6月17日
最新《深度多模态数据分析》综述论文,26页pdf
专知会员服务
298+阅读 · 2020年6月16日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
278+阅读 · 2020年5月8日
【综述】自动驾驶领域中的强化学习,附18页论文下载
专知会员服务
172+阅读 · 2020年2月8日
智能交通大数据最新论文综述-附PDF下载
专知会员服务
104+阅读 · 2019年12月25日
专知会员服务
205+阅读 · 2019年8月30日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
30+阅读 · 2019年7月7日
图数据表示学习综述论文
专知
52+阅读 · 2019年6月10日
自然语言处理常识推理综述论文,60页pdf
专知
73+阅读 · 2019年4月4日
智能交通大数据最新论文综述-附PDF下载
专知
22+阅读 · 2019年1月21日
自动驾驶最新综述论文(31页PDF下载)
专知
118+阅读 · 2019年1月15日
【机器学习】机器学习:未来十年研究热点
产业智能官
16+阅读 · 2018年11月4日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Image Captioning based on Deep Reinforcement Learning
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
183+阅读 · 2020年6月21日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知会员服务
136+阅读 · 2020年6月17日
最新《深度多模态数据分析》综述论文,26页pdf
专知会员服务
298+阅读 · 2020年6月16日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
278+阅读 · 2020年5月8日
【综述】自动驾驶领域中的强化学习,附18页论文下载
专知会员服务
172+阅读 · 2020年2月8日
智能交通大数据最新论文综述-附PDF下载
专知会员服务
104+阅读 · 2019年12月25日
专知会员服务
205+阅读 · 2019年8月30日
相关资讯
相关论文
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Image Captioning based on Deep Reinforcement Learning
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
微信扫码咨询专知VIP会员