交通灯的一种智能模糊控制系统.pdf
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交通灯的一种智能模糊控制系统.pdf
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李桂瑾人工智能及识别技术1引言在城市交通中,单路口交通控制通常采用定时控制方案,预先人为分配好红绿灯的保持时间。
其目的首先是协调好车辆的通行,其次是要尽量减少车辆的延误。
近年来城市交通车流量大幅增长,给交通带来巨大压力。
提高十字路口的通行效率,对缓解交通阻塞具有十分重要的现实意义。
因此要对交通灯的控制区随交通流量的变化进行实时控制。
对此国内外许多学者提了采用模糊控制方法实现交通的控制。
由于模糊控制不需要建立被控对象精确的数学模型,特别适用于随机的,复杂的城市交通控制。
然而许多学者对交通路口的条件过于限制(诸如使用单车道或三相位,不准左拐等限制),使得控制方法过于简单不能充分地发挥模糊控制的效率。
作者就模糊数学用于单交叉口交通控制进行了尝试,采用传感器来测量车辆数,通过计算机仿真,并与定时控制进行比较,结果表明效果良好。
2交通控制系统分析2.1交叉口车辆传感器设计如图1所示,单交口路口1,2,8交通流在东西南北四个方向上均有左行、直行、右行三个车道车流。
由于在实际中一般情况下右行车辆只与过马路行人发生冲突,故对于右行车辆我们只使用定时控制以使其与行人交替通行。
对于每个方向直行与左行车道均设有传感器,二者相距150m,用于检测任一时刻在该区间内将要行驶的车辆数目。
在此处有一感应器,其装置在车道中部,当车辆通过时,感应器就能感应到,由此而记录一辆车经过。
图1十字路口示意图为了确保交通的井然有序,采用的相位控制如图2所示,有箭头的车道表示正处于状态的车道,交通灯按4个相位顺序切换,红绿灯之间采用黄灯闪烁警告。
对于右行车道的暂且不考虑。
图2各行道示意图2.2控制策略首先定义每一相位时的绿灯最短延时Ts=15s,该延时的依据为:
两检测器之间相距150m,当一辆车以平均10m/s的速度通过交叉口时,则它在下一相位到来之前最多需要15s才能通过检测区。
如图1所示,Ni(i=1,2,38)表示当前时刻处于该车道内的车辆数。
我们称当前相位下通行的车流在检测区内的车队为“通行队列(M)”,而等待当时相位结束的下一相位通行车流在检测区内的车队为“等待队列(W)”。
各相位等待队列长度与通行队列长度定义如下:
根据当前相位的通行队列长(M)与等待队列长(W)通过模糊控制算法3-6计算出应分配的绿灯延时Td,为了确保因突发性交通流引起的Td过大而造成延时浪费,我们不是一次性分配给Td一个较大的延时,而是采用每次最多延时6s,但进行三次延时,每次延时用完之后再进行测量W,M的值,通过模糊控制算法求得又一延时,直到第三次延时用完之后即转入下一相位。
3模糊控制器的设计3.1输入/输出量等待队列长(W),其变化为0,66,取其论域为W=6,12,18,24,30,36,42,48,54,60,66,其模糊子集为NB(很少),NS(少),ZE(中等),PS(多),PB(很多)。
其隶属度函数如表1所示。
收稿日期:
2007-03-07作者简介:
林莉芸(1978-),女,在读硕士研究生,研究方向:
人工智能及数字图像处理;项湜伍,教授,硕士生导师,研究方向:
人工智能及神经网络。
交通灯的一种智能模糊控制系统林莉芸1,项湜伍1,2(1.上海师范大学数理信息学院,上海200234;2.上海机电学院计算机系,上海200240)摘要:
本文设计了一种新型交通灯智能模糊控制系统,突破了传统机械的定时模式,利用模糊控制算法对四相位三车道单交叉口的交通灯进行控制,可以依据实时交通流量灵活运行。
通过模糊规则,即对当前等待队列长与通行队列长以模糊推理,得到最佳的绿灯延时时间。
仿真结果表明模糊控制方法在车辆延误时间上较之传统定时控制方法大为改善,使公路利用率产生可观的经济效益。
关键词:
交通灯;单交叉口;模糊控制;模糊推理中图分类号:
TP18文献标识码:
A文章编号:
1009-3044(2007)07-20237-02AFuzzyControlSystemforTrafficLightLINLi-yun1,XIANGShi-wu1,2(1.Mathematics&ScienceCollege,ShanghaiTeachersUniversity,Shanghai200234,China;2.ComputerDepartmentofShanghaiDianjiUniversity,Shanghai200240,China)Abstract:
Thispaperdesignsanewtypeoftrafficintelligentfuzzycontrolsystem,whichabolishestraditionalandmechanicalstablemodels,andusesthefuzzycontrolalgorithmcarriesonthecontrolfourphasesthreetrafficlanessingleroadintersectionstrafficlight.Thedesignhaspracticalvalue.Byfuzzyrules,weobtainsthebestgreenlightdelayingtime.Thesimulationresultindicatesthefuzzycontrolmethoddelaysinthetimeinthevehiclecomparedwiththetraditionaltimedcontrolmethodgreatlyistheimprovement,andeconomicalbenefit.Keywords:
TrafficLight;SingleRoadIntersection;FuzzyControl;FuzzyIllation237电脑知识与技术本栏目责任编辑:
李桂瑾人工智能及识别技术表1等待队列长W的隶属度函数通行队列长(M),其变化范围为0,55,取其论域为W=5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,其模糊子集为NB(很少),NS(少),ZE(中等),PS(多),PB(很多)。
其隶属度函数如表2所示。
表2通行队列长M的隶属度函数输出量:
绿灯延时Td,其变化范围为0,6,取其论域为Td=0,1,2,3,4,5,6,其模糊子集为NB(很短),NS(短),ZE(中等),PS(长),PB(很长)。
其隶属度函数如表3示。
表3绿灯延时Td的隶属度函数3.2隶属度曲线图由于交通灯信号的控制精度要求并不高,且交通流量是一离散有限论域,故我们可以根据以上的隶属度关系,在Matlab中得到他们的曲线图:
图3曲线图3.3绿灯延时控制规则根据人的控制经验总结出来的控制规则如表4所示:
表4控制规则表根据表4产生规则表:
rulelist=11112;12212;13312;14412;15512;21112;22112;23212;24312;25412;31112;32112;33112;34212;35312;41112;42112;43112;44112;45212;51112;52112;53112;54112;55112;3.4使用的系统
(1)利用Matlab中的evalfis可以计算出给定等待队列和通行队列的绿灯通行时间,例如:
evalfis(32,40,traffic),可知绿灯延时时间为2.234s。
(2)利用Matlab中的plotfis可以得到所建立的模糊控制系统(FIS)结构图,如下图示:
图4模糊推理系统(3)利用Surfview可以得到关于绿灯延时与两种队列关系的立体输出曲面:
图5模糊推理系统输出曲面4仿真研究1,7假设交叉口八个车道(其它四个右行车道未在考虑中)检测区的车辆到达是随机的,车流到达率为0-1辆/s车流以1辆/s的速率离开车队,计算机每一相位下的等待队列长及通行车队的总车辆数,每一辆车延误时间为该车到达检测区直到进入通行状态所经历的时间,计算所有车的延误时间。
在相同的随机种子下产生随机数,对于定时控制时仿真(四个相位的时间分配时间为23s,18s,23s,18s),按同样的方法计算等待车辆数及总的延误时间,比较二者在不同的交通状况下的效果,发现当交叉口的车辆负荷较大时,致使每一相位的等待队列都接近饱和使得模糊控制方法也沦为定时控制方法,效果反而不如原定时控制,而当车辆负荷没有达到上面的极端状况时,模糊控制方法较之定时控制等待车辆及延误时间大大减少。
5结束语
(1)通过对单交叉口交通灯信号进行模糊控制,并对其进行仿真,仿真结果表明其控制效果比定时控制大为改善,但仍然存在着一些问题例如:
模糊控制方法主要基于人的经验,因此对模糊变量的划分和隶属度函数的取值必须经过深入研究,并通过实际运行得到的结果不断修正这些数据才能达到一个理想的效果。
(2)本文提出的控制方法只是针对一个单个的交叉口的交通灯控制方案,而城市交通系统是一个庞大而复杂的系统,各个交叉口之间必然存在着一定的联系,如何找出这些联系并建立一个有效的模型对实现城市交通系统智能化意义重大。
本文提出的控制方法虽然只是针对一个单个的交叉口的交通灯控制方案,但却开辟了一个新的思路,对于更为庞大而复杂的交通系统的自动控制系统实现,实现城市交通系统智能化有着极为重要的参考价值。
参考文献:
1李静.单交叉口交通灯信号模糊控制及其仿真J.微计算(下转第245页)238本栏目责任编辑:
李桂瑾人工智能及识别技术(上接第238页)机信息.测控自动化,2006,22(3-1):
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