El sistema autoadaptativo de control de señales de tráfico constituye una medida eficaz para aliviar la congestión del tráfico urbano. El sistema es capaz de ajustar en tiempo real los parámetros de temporización de las señales en función de los cambios estacionales y las fluctuaciones a corto plazo de la demanda de tráfico, lo que se traduce en una mejora de la eficiencia del funcionamiento del tráfico en las redes viarias urbanas. El desarrollo de las tecnologías de la información en informática, conducción autónoma, vehículo a vehículo e Internet móvil ha creado una abundancia suficiente de medios de adquisición de datos de tráfico. Las grandes mejoras para la adquisición de datos incluyen el aumento de la cantidad disponible de datos holográficos, los tipos de datos disponibles y la precisión. El artículo investiga el desarrollo de los sistemas de control de señales autoadaptativos más utilizados en el mundo, sus características técnicas, el estado actual de la investigación sobre métodos de control autoadaptativos y los métodos de control de señales para flujos de tráfico heterogéneos compuestos por vehículos conectados y vehículos autónomos. Por último, el artículo concluye que el control de señales basado en el aprendizaje de refuerzo multiagente es un tipo de método de control adaptativo de retroalimentación de bucle cerrado, que supera a muchos homólogos en términos de características de tiempo real, precisión y autoaprendizaje y, por lo tanto, será un importante foco de investigación de método de control en el futuro debido a la propiedad de "sin modelo" y "autoaprendizaje" que se adapta bien a la abundancia de datos de información de tráfico. Además, también proporcionará un punto de entrada y apoyo técnico para el desarrollo de los sistemas Vehicle-to-X, Internet de los vehículos y las industrias de conducción autónoma. Por lo tanto, los logros relacionados con el sistema de control adaptativo para el futuro entorno del tráfico tienen unas perspectivas de aplicación extremadamente amplias.
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