城市交通智能红绿灯控制系统模具钢

城市交通智能红绿灯控制系统

城市交通智能红绿灯控制系统 2011： 摘　要: 红绿灯控制是智能交通系统的一个重要部分，本文介绍一个城市交通智能红绿灯控制系统。依靠车辆计数仪，利用神经网络等技术对交通系统进行全局优化调度，并在此基础上形成调度指令，利用模糊控制的方法实现交叉口的红绿灯控制。本系统利用系统仿真的方法来训练神经网络。1. 前言　　利用先进的信息技术改造城市交通系统已成为城市交通管理者的共识。目前，国内外公认较好的城市交通控制系统有两种：英国的SCOOT系统和澳大利亚的SCAT系统。这两种系统在我国都已引进，但控制效果不尽人意。上述系统均以精确的数学模型或预设的方案为基础。而我国的城市交通尤其是中小城市的交通车辆种类繁多，随机性大、影响因素多，因而难以用精确的数学模型描述。　　针对我国中等城市交通的现状，我们开发和研究了城市交通信号控制系统。该系统由交通基础信息采集、优化调度、信号控制、信息发布等四个子系统组成。该系统与国内外同类产品相比，创新之处表现在：1. 将模糊控制技术引入交通信号控制，实现信号灯的自适应控制。2. 通过Internet网以及可变信息板等实现交通信息的实时动态发布。3. 利用专家系统对整个区域的信号系统进行全局优化调度。　　该系统运用模糊控制、神经网络等先进的手段进行优化调度与智能控制。它将有利于交通管理向智能化方向发展。2. 系统结构　　整个系统可以分为三层。基础数据采集主要采集各车辆计数仪的实时数据，通过通信网将数据传输到交通管控中心。管控中心在实时数据的基础上利用专家系统和神经网络等技术对全局交通进行优化调度，在此基础上形成调度指令，通过通信网反馈至各交叉口。各交叉口在调度指令和该交叉口的实时交通流信息，利用模糊控制的策略对该交叉口的信号进行控制。管理层为最高指挥层，它能在比如交通管制等紧急情况下进行宏观调度。管理层优化调度层基础数据采集 底层控制　　城市交通信号控制系统的网络比较复杂，包括：有线网和无线网，远程网和局域网，主干网和区域网，以及工控网。尽管如此，我们仍可把城市交通信号控制系统的网络总体结构分为三层：第一层为管控中心的主干网络，是全市交通的网络数据库服务中心；第二层是局域网络；第三层为控制红绿灯、可变信息板等的工控网。管控中心是城市交通信号控制系统的核心，它能实现交通信息的共享。工控网络用于采集有关实时交通数据，并反馈交通信号控制信息。3. 单个交叉口红绿灯的模糊控制　　由于我国的城市交通具有车辆种类多，随机性大等特点，因此难以用精确的数学模型来描述。根据我们的仿真研究，我们提出了一种模糊控制的方法。单个交叉口的控制要在全局优化调度的基础上执行。　　对单个交叉口而言，当交通需求较小时，信号周期则应短一些，但一般不能少于Ｐ×15秒（Ｐ为相位数）以免某一方向的绿灯时间小于15秒使车辆来不及通过路口影响交通安全；当交通需求较大时，信号周期则应长一些，但一般不能超过120秒，否则某一方向的红灯时间将超过60秒，驾驶员心理上不能忍受。当交通需求很小时，一般按最小周期运行；当交通需求很大时，只能按最大周期控制，此时，车辆堵塞现象已不可避免。根据专家的经验，单个交叉路口的模糊控制算法可描述为：①步骤１　从相位ｉ开始，分别指定各相位的最大绿灯时间 ；②步骤２　先给该相位以最短绿灯时间， ＝ΔＧ＝15秒；③步骤３　在ΔＧ内测得放行车道上的交通需求，设其为 ；④步骤４　若 小于某一给定的值ｒ或累积绿灯时间 ，则将绿灯转到下一相位，回到步骤２，否则继续；⑤步骤５　根据 值的大小来确定绿灯延长时间ΔＧ，若 小，则少量延长绿灯时间，若 大，则大量延长绿灯时间。由此建立模糊控制规则。设延长的绿灯时间为ΔＧ，若 ＋ΔＧ≥ ，则ΔＧ＝ ；否则该相位的绿灯时间为 ＋ΔＧ，回到步骤３。算法中的交通需求通常用两种方法描述，一是用交叉口停止线前的排队长度即停止线前相隔一定距离（通常为80至100ｍ）的两检测器之间的车辆数来表示交通需求；另一种方法是：当占有率不低于某一基准占有率时，用占有率表示交通需求；当占有率小于某一基准占有率且交通量不低于某一基准交通量，则用交通量表示交通需求。检测器在指定的时间内（通常为５分钟）测得的计数值（方波数）为交通量；检测器在指定的时间内（通常为５分钟）测得的方波宽度总和与该时间值的比为占有率。用队长来表示交通需求可用下述方法建立模糊控制规则。将测得的队长ｌ可看作模糊变量 ，其论域为：Ｌ＝｛１，３，５，７，９，１１，１３，１５，１７，１９，２１｝，取７个语言值： （很长）， （长）， （较长）， （中等）， （较短）， （短）， （很短）。绿灯追加时间ΔＧ同样看作模糊变量 ，其论域为：Γ＝｛３，７，１１，１５，１９，２３，２７，３１，３５｝，取７个语言值： （很多）， （多）， （较多）， （适中）， （较少）， （少）， （很少）。根

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